DeepSeek于2023年正式推出，是深度求索公司研发的国产大模型，主打长文本处理和代码生成能力，并迅速成为国内AI领域的重要参与者。
2023年：正式亮相
DeepSeek在2023年首次发布，作为国产AI大模型，其早期版本已展现出强大的自然语言理解能力，并支持超长文本输入（如128K tokens），适用于复杂任务处理。
2024年：持续迭代
2024年，DeepSeek推出多个升级版本，优化了代码生成、数学推理等能力，并开放API接口，方便开发者调用，进一步拓展应用场景。
2025年：生态扩展
进入2025年，DeepSeek逐步构建AI生态，推出多模态版本，并探索企业级解决方案，在金融、教育、科研等领域落地应用。
DeepSeek的快速发展展现了国产AI技术的突破，未来有望在更多领域发挥重要作用。
DeepSeek成立至今已有约两年时间，该公司于2023年7月17日正式成立，其在人工智能领域发展迅速，推出了多款有影响力的人工智能模型，引发广泛关注。 DeepSeek在2023年成立后积极开展技术研发，从2024年1月到6月相继发布DeepSeek LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeekMath、DeepSeek-VL、DeepSeek-V2
DeepSeek于2025年1月31日正式上市，其首个模型DeepSeek-R1同步登陆NVIDIA NGC平台，并在全球范围内引发广泛关注。DeepSeek-V3版本也于2024年12月26日正式开源，进一步巩固了其市场地位。 1. 上市时间与版本亮点 上市时间 ：2025年1月31日，DeepSeek-R1模型正式上线。 技术亮点 ：DeepSeek-R1在复杂问题解决能力上表现突出
广东理工学院人工智能学院位于肇庆市。具体信息如下： 办学地点 广东理工学院人工智能学院（或相关专业）的办学地点为肇庆市，属于广东省内高校。 学校背景 该学院前身为1995年创办的肇庆科技培训学校，历经肇庆科技学校、肇庆科技职业技术学院等阶段，2014年正式更名为广东理工学院，定位为本科层次应用技术型民办高校。 专业合作与招生 2019年学院与科大讯飞合作开设人工智能相关课程
DeepSeek预计将在2026-2027年完成IPO，最可能选择科创板或港股上市，但具体时间尚未官方确认。 作为中国AI领域的黑马，其技术商业化进展、政策环境及市场情绪将是影响上市时间的关键因素。 技术商业化进展决定上市节奏 DeepSeek目前通过开源策略快速占领市场，但收入仍依赖B端企业服务与云厂商分成。若能在医疗、金融等垂直领域形成规模化收入
人工智能属于工学门类下的电子信息类专业 ，学制四年，授予工学学士学位，核心课程涵盖机器学习、深度学习等前沿技术，培养智能算法与系统开发的复合型人才。 专业定位与学科归属 人工智能专业明确归类于工学大类，专业代码为080717T，强调技术应用与工程实践，是计算机科学、自动化等学科的交叉融合领域。 核心培养方向 聚焦“智能算法-芯片-系统”全链条技术，涉及智能感知、决策控制及机器人开发
人工智能武器主要分为自主性武器和半自主性武器两大类，自主性武器可在一定条件下独立完成任务，而半自主性武器需人在回路中监督和决策。 自主性武器 指能够在复杂战场环境中完全独立完成作战任务的人工智能武器系统，它们基于算法与学习能力自行规划路径、识别目标并作出决策，无需人为实时干预。例如智能无人机可根据预设程序自主追踪目标，或通过实时数据分析选择打击策略
DeepSeek Chat是目前最好用的AI助手下载选择，它以强大的中文理解能力、免费无广告的纯净体验和持续更新的知识库（截至2025年4月）为核心优势。 无论是日常问答、学习辅助还是工作提效，都能提供精准支持，且兼容Windows/Mac/安卓/iOS全平台。 核心功能亮点 支持超长上下文记忆（128K tokens），处理复杂任务时逻辑连贯 独创"代码解释"功能
DeepSeek的**版本选择取决于具体需求： 若需编程与多模态支持 ，优先考虑V3系列；追求数学推理与联网搜索 ，V2.5更优；开源与低成本 场景推荐V2；而最新V3-0324版本 在代码生成、推理速度和交互体验上表现突出，适合综合性能要求高的用户。 V1版本 ：专为自然语言处理和编程任务设计，支持多种编程语言，适合开发者
人工智能专业考研难度较高，学校排名竞争激烈。根据2025年最新排名，北京大学、清华大学、浙江大学和国防科技大学被评为A+级，在人工智能领域处于领先地位。 一、考研难度分析 试题难度 ：头部院校如清华大学、南京大学等，试题设计复杂，考查范围广，尤其是专业课，要求考生具备扎实的理论基础和实践能力。 竞争激烈 ：热门院校如清华、北大，生源质量高，复试淘汰率高达50%，考研难度显著高于普通院校。
人工智能考研方向及学校排名如下： 一、主要研究方向 基础理论与算法 涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域，侧重算法设计与理论研究。 应用领域 数据科学与人工智能 ：结合统计学与AI技术，研究大数据分析、智能决策等。 人工智能与深度学习 ：聚焦智能系统开发，包括智能机器人、智能交通等方向。 管理科学与人工智能 ：探索AI在商业智能、物流优化等领域的应用。 二
DeepSeek目前尚未正式上市，但其技术和产品已通过合作伙伴实现商业化落地，市场估值达100亿美元，港股被视为最可能的上市地点。 公司现状与市场影响 DeepSeek成立于2023年，专注于通用人工智能（AGI）研发，虽未直接上市，但其技术已渗透多个领域。例如，2025年长安汽车量产车型搭载其技术，兆言DeepSeek大模型一体机也进入市场
上海交通大学人工智能学院位于徐汇校区。具体信息如下： 地理位置 学院坐落于上海交通大学徐汇校区，交通便利，配备优质资源。 成立背景 该学院是上海市与上海人工智能实验室国家级平台共同筹建的特区学院，于2024年4月正式揭牌成立，是近1个月内成立的第三所新学院。 办学目标 学院以“用人工智能变革世界，用人才变革人工智能”为愿景，致力于构建全链条创新体系，打造人工智能领域的“黄埔军校”，并推动产研转化
DeepSeek于2023年7月17日正式成立并发布首个模型，后续持续迭代发布多款创新产品，其中DeepSeek-V3于2024年12月26日发布，DeepSeek-R1于2025年1月20日发布，Prover-V2-671B于2025年4月30日发布。 DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，该公司成立于2023年7月17日，依托幻方量化的资源支持
DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于 2023 年 7 月 17 日推出的创新型 AI 科技公司，由知名量化投资机构幻方量化孵化，专注于大语言模型（LLM）研发。其核心产品包括 DeepSeek LLM（2024 年 1 月 5 日发布）、DeepSeek Coder（2024 年 1 月 25 日发布）以及 2025 年 1 月推出的新一代推理模型
DeepSeek于2023年 正式上线，是一款由深度求索公司开发的国产大模型 ，主打高性能、长文本处理 和免费开放 等核心优势。 技术定位 DeepSeek定位为通用人工智能助手，支持128K超长上下文 理解，在代码生成、数学推理和文本创作等任务上表现突出，适合开发者和普通用户使用。 关键时间节点 2023年 ：DeepSeek大模型首次发布，并逐步开放体验。
DeepSeek发布新模型DeepSeek-Prover-V2-671B的时间为2025年4月30日，但未提供该模型或公司自成立以来的具体时间线。以下是关键信息整合： 最新模型发布时间 DeepSeek于2025年4月30日通过Hugging Face开源平台发布了参数量达6710亿的数学推理模型Prover-V2-671B。 模型升级背景 该模型是DeepSeek去年发布的Prover-V1
DeepSeek 于 2023年 正式成立，是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，致力于开发高性能的自然语言处理技术，推动人工智能在多个行业的应用。 1. 技术特点与优势 DeepSeek 的核心技术是其通用型语言模型，具备多模态能力，能够处理文本、图像、音频等多种输入，并生成相应输出。这种模型特别擅长处理复杂任务，并具有快速响应能力，适合多种应用场景。 2. 发展历程与重要节点
手机使用DeepSeek响应慢的核心原因包括硬件性能不足、网络环境不稳定、后台程序占用资源过多以及应用自身优化问题 。通过针对性优化，可显著提升运行效率，例如关闭后台应用、清理缓存或升级设备配置。 硬件性能直接影响AI运算速度，老旧手机处理器和内存不足会导致DeepSeek处理请求时卡顿。建议检查设备配置，必要时升级硬件或减少多任务操作。网络波动会中断数据传输，尤其在弱网环境下
效率提升，隐私风险 人工智能（AI）的发展带来了显著的好处，但同时也伴随着潜在的负面影响。以下是综合多个权威来源的利弊分析： 一、人工智能的好处 效率与自动化 自动化处理重复性任务（如数据录入、客服响应），显著提升生产力和准确性。 工业领域实现无人化生产，降低人为错误风险。 精准决策与数据分析 通过海量数据挖掘，辅助预测市场趋势、优化供应链管理。 医疗领域辅助诊断疾病，提高诊断准确率。
2023年7月 DeepSeek软件的推出时间及相关信息如下： 公司成立时间 DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，该公司成立于2023年7月17日。 核心模型发布时间线 2023年11月 ：发布首个开源代码大模型DeepSeek Coder，支持多语言代码生成与分析。 - 2024年5月 ：推出混合专家模型DeepSeek-V2，参数达2360亿，推理成本显著降低
