​​DeepSeek意为“深度求索”，是人工智能领域的关键技术概念，其核心是通过深度学习技术精准高效挖掘信息并推动AI技术革新，具有突破算力依赖、开源普惠等显著亮点。​​

DeepSeek的核心定义源自“深度”（Deep）与“求索”（Seek）的结合，在人工智能语境中特指利用深度学习算法构建的智能检索或生成系统。其技术本质是通过神经网络对海量数据进行模式识别与关联分析，在复杂信息中快速定位目标内容或生成逻辑连贯的响应结果。该技术突破了传统检索方法依赖关键词匹配的局限，转而通过语义理解、知识图谱构建及推理能力提升信息处理精准度，使机器能够更接近人类思维模式理解用户需求。

从技术原理看，DeepSeek依托多层神经网络架构实现多模态数据处理，采用改进的Transformer模型优化长文本分析能力，并通过稀疏注意力机制降低计算复杂度。相较于传统大语言模型依赖超大规模算力的训练方式，DeepSeek创新性地开发了低成本推理框架，如DeepSeek-V3通过FP8混合精度训练将成本降低至557万美元，仅为同类模型的1/20。其推出的DeepSeek-R1引入“系统1+系统2”双模式推理框架，前者负责快速响应，后者执行深度逻辑推演，显著提升了模型在数学、科学领域的推理准确率，减少幻觉现象的发生。

在应用层面，DeepSeek的赋能场景覆盖多个行业。在互联网领域，搜索引擎集成DeepSeek技术后可精准解析用户意图，提供个性化推荐；教育行业依托其语义理解能力生成定制化学习路径；医疗场景中辅助诊断系统结合DeepSeek进行医学文献分析及病例推理。DeepSeek的开源策略大幅降低技术门槛，吸引中小企业及开发者参与应用开发，加速AI技术在垂直领域的渗透，目前腾讯、百度等企业已将其嵌入办公、社交、云服务等核心产品线。

总结而言，DeepSeek代表了一种新型人工智能方法论，它不仅重新定义了信息检索与生成的效率边界，更通过技术普惠推动产业升级。随着算力成本优化与推理能力提升，DeepSeek将持续拓展应用边界，促进人工智能从“单点突破”走向“生态协同”，成为未来智能化进程的重要驱动力。