DeepSeek的官方网站为： https://chat.deepseek.com ，具体信息如下：
官方网站地址
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其他相关入口
第三方平台 ：部分第三方网站（如硅基流动、SCNet、秘塔AI等）提供DeepSeek相关服务或模型集成，但需注意区分官方与假冒渠道。
移动端下载 ：在应用市场搜索“DeepSeek”可获取官方App，功能与网页版一致。
注意事项
官网曾因境外攻击短暂波动，建议白天访问；若遇“网络繁忙”，可尝试刷新或稍后重试。
警惕非官方链接，避免泄露个人信息或下载恶意软件。
建议优先通过DeepSeek官网或官方App使用，确保安全性和功能完整性。
DeepSeek的爆火时间可以追溯到2025年1月，其关键亮点包括 R1模型性能媲美OpenAI o1正式版，多模态框架Janus-Pro发布提升文生图能力，日活用户2215万超ChatGPT的41.6%，App登顶157个国家下载榜，并引发美股动荡与全球政策反应。 DeepSeek的爆火始于2025年初技术突破与市场策略的双重推动。1月20日发布的DeepSeek-R1模型在数学推理
人工智能目前已广泛应用于医疗诊断、智能制造和金融服务 三大领域，显著提升效率、降低成本并优化用户体验 。 医疗诊断 人工智能通过深度学习分析医学影像（如X光、CT），辅助医生快速识别病灶，提高早期癌症等疾病的检出率。例如，AI算法可标记肺结节位置，减少漏诊率。智能问诊系统能基于症状描述提供初步建议，缓解医疗资源紧张问题。 智能制造 在工厂中，AI驱动预测性维护
DeepSeek是一个由中国初创公司开发的大型语言模型，专注于文本生成、对话、代码编写、数学计算和推理任务等功能，但目前并不具备独立的图片生成能力。 1. 技术限制 DeepSeek的核心技术是基于自然语言处理（NLP），这意味着其主要能力集中在处理和理解文本信息上。虽然某些AI模型可以通过跨领域融合扩展功能，但DeepSeek目前并未整合图像生成技术，因此无法直接生成图片。 2. 开发重点
Deepseek上传图片解析失败通常由图片格式不支持、文件过大、网络不稳定或软件版本过时导致 ，核心问题可归纳为兼容性、技术限制及环境因素 三类。以下是具体原因及解决方案： 图片格式不兼容 仅支持JPEG、PNG、BMP等常见格式，若上传GIF、WebP等特殊格式易触发解析失败。建议使用格式转换工具（如Photoshop）提前处理，或通过在线转换平台调整。
DeepSeek本身不能直接画图，但可借助其与亿图图示联合使用或通过特定指令间接实现类似绘图功能。 DeepSeek作为专注文本处理的AI工具，暂不支持直接生成图像，但其生成的结构化内容能为绘图奠定基础。若需绘制SWOT分析图等专业图表，可利用“DeepSeek+亿图图示”组合：先通过DeepSeek生成文案框架，再粘贴至亿图图示并选择模板生成图表，最后优化色彩、布局与字体。例如
人工智能的应用研究内容主要涵盖知识表示、自动推理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，并广泛应用于医疗、交通、金融等领域，通过模拟人类智能实现决策优化与效率提升。 核心技术领域 知识表示与推理 ：研究如何将人类知识转化为机器可处理的形式，并基于逻辑规则进行问题求解，支撑专家系统等应用。 机器学习与数据挖掘 ：通过深度学习、强化学习等算法，从海量数据中提取规律
人工智能研究的边缘领域正快速拓展至实时自主决策、跨学科融合的前沿方向，核心亮点包括：联邦学习的去中心化协作、量子神经网络的高效计算、神经形态计算的生物仿生突破，以及农业/医疗等垂直场景的微型化落地。 联邦学习与边缘协同 通过分布式设备间的模型共享（如自动驾驶车队相互训练），实现隐私保护与实时优化的双重目标。6G网络将进一步降低通信延迟，推动边缘联邦学习在工业预测性维护中的应用
DeepSeek图片制作的核心步骤包括：输入文本描述、选择风格模板、调整参数设置、生成并优化图片 。这一流程结合了AI绘画技术与用户创意，能快速产出高质量视觉内容。以下是详细操作指南： 输入文本描述 用简洁清晰的语言描述画面主题（如“星空下的城市剪影”），可补充细节（色彩、构图等）。避免模糊词汇，AI会根据关键词自动解析需求。 选择风格模板 系统提供写实、卡通、水彩等风格选项
DeepSeek本身并不直接支持图片生成功能，但它可以通过与其他工具结合使用，间接实现高质量的图像生成。以下是一些具体方法和操作步骤： 1. 借助第三方工具生成图片 DeepSeek可以与简单AI工具结合，通过输入文本描述生成图像。例如，您可以在支持DeepSeek模型的工具中选择“AI生图”功能，输入如“猫耳朵、大眼睛、动漫风格”等描述，系统会根据这些提示生成符合需求的图片。 2.
DeepSeek确实具备画图功能，且支持直接在对话界面生成多种图表（如流程图、状态图、饼图等），还能通过AI绘画工具实现创意图像生成， 亮点包括支持Mermaid语法可视化、提供多格式下载以及零基础便捷操作。 DeepSeek的图表生成功能适配多种可视化需求，用户通过Mermaid语法输入提示词（如流程图、甘特图、状态图），系统即可实时生成对应图表并提供下载选项，支持SVG、PNG等格式
DeepSeek于2023年7月成立 ，并于2024年1月5日 推出首款大模型DeepSeek LLM，此后持续迭代升级，2025年1月20日 发布的开源模型DeepSeek-R1成为其技术突破的重要里程碑。以下是关键发展节点： 初期阶段（2023-2024年初） 公司成立后，迅速布局AI领域，2024年1月发布670亿参数的DeepSeek LLM，在中文理解和推理能力上超越同期主流模型。
神经网络之父与人工智能教父是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton） ，这位英裔加拿大科学家因在深度学习领域的奠基性贡献被公认为现代AI发展的核心人物。他改进了反向传播算法、发明玻尔兹曼机，并推动卷积神经网络的实用化 ，其成果成为ChatGPT等大模型的技术基石。2024年，他因“人工神经网络的基础性发现”与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖，进一步巩固了其学术地位。
根据权威信息源，中国国内人工智能领域的顶尖科学家主要包括以下几位： 一、孙剑博士 成就 ：微软亚洲研究院首席研究员，旷视科技首席科学家，西安交通大学人工智能学院首任院长。在计算机视觉领域取得重大突破，获国家自然科学二等奖，拥有超40项专利。 二、汤晓鸥博士 成就 ：微软亚洲研究院视觉计算组主任，上海人工智能实验室主任，商汤科技创始人。DeepID算法将人脸识别准确率提升至99.55%
人工智能三大教父是Geoffrey Hinton 、Yann LeCun 和Yoshua Bengio 。这三位科学家因在深度学习和神经网络领域的开创性贡献，被誉为人工智能领域的奠基者，并共同获得了2018年的图灵奖，这是计算机科学界的最高荣誉。 1. Geoffrey Hinton：深度学习鼻祖 Geoffrey Hinton被誉为“神经网络之父”，是深度学习领域的先驱
人工智能领域目前出现了类脑计算、量子计算和神经形态计算 三大前沿"大脑"技术，它们分别模拟生物大脑、突破算力极限和重构芯片架构，正在重塑AI的发展方向。 类脑计算 ：通过模仿人脑神经元结构与信息处理机制，开发出具备自主学习能力的芯片。典型代表如IBM的TrueNorth芯片，其功耗仅为传统芯片的万分之一，却能实现实时视觉识别等复杂任务。这类技术特别适合处理非结构化数据
国内可以使用DeepSeek，目前已在医疗、手机生态等领域深度落地，并展现出强大的AI辅助能力。 医疗领域深度应用 国内多家顶级三甲医院（如上海华山医院、瑞金医院等）已部署DeepSeek大模型，覆盖病理分析、影像识别、病历生成等场景。例如，瑞金医院联合华为开发的病理大模型日均处理切片3000张，显著提升诊疗效率。 手机厂商广泛接入 华为、小米等主流品牌已集成DeepSeek功能
DeepSeek是当前备受关注的中国人工智能科技公司及其核心产品——高性能开源大语言模型的统称 ，其模型以低成本、强推理能力 和国产芯片适配性 为核心优势，广泛应用于医疗、政务、编程等场景。用户可通过对话、文件解析等方式直接调用其能力，实现高效信息处理与创作。 技术定位 ：DeepSeek基于Transformer架构开发
DeepSeek作为一款多场景应用的人工智能工具，被广泛应用于学习、工作、生活等各个领域，主要功能及使用场景如下： 一、核心功能与使用场景 知识查询与学习辅助 提供历史、科学、技术等领域准确快速的答案，支持费曼学习法解题推导（如傅里叶变换）。 高校师生利用其生成思维导图、解答学科问题，提升学习效率（如清华大学学生使用案例）。 职业发展与效率提升 生成报告、方案及市场分析
在DeepSeek中选择模型时，需重点关注任务类型、数据规模、性能需求、计算资源与可解释性，并结合场景选择R1（推理强但幻觉率高）、V3（稳定但通用）或联网搜索模式（获取实时信息）以匹配需求。 任务类型是选型的首要因素，如图像处理需CNN、文本生成推荐Transformer模型。数据规模决定模型复杂度，小数据用轻量模型（如Phi-4）
