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，如华为鸿蒙系统的小艺助手支持联网搜索和智能对话。尽管初期因访问量过大出现卡顿，但技术迭代后体验持续优化。
用户生态快速扩张
DeepSeek凭借AI搜索能力迅速吸引用户，7天内新增1亿用户，逐步替代传统搜索引擎，成为信息检索的新选择。
总结：DeepSeek不仅在国内可用，更通过垂直场景合作与生态扩展，推动AI技术普惠化。未来或进一步渗透教育、金融等领域。
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
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
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%
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。
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。
DeepSeek的官方网站为： https://chat.deepseek.com ，具体信息如下： 官方网站地址 直接访问DeepSeek官网，输入网址：https://chat.deepseek.com/，支持网页版和移动端（需通过应用商店下载对应App）。 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
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）
DeepSeek是基于自研的DeepSeek-MoE架构的大模型 ，其核心亮点包括稀疏化专家混合（MoE）技术 、高效推理能力 和千亿级参数规模 。该模型通过动态激活部分参数显著降低计算成本，同时保持与稠密模型相当的精度，适用于搜索、问答等复杂场景。 MoE架构设计 DeepSeek采用稀疏化专家混合网络，将模型划分为多个“专家”子网络，每个输入仅激活部分专家。例如
DeepSeek对话模型采用了DeepSeek-R1 和DeepSeek-V3 等系列模型，这些模型基于深度学习和Transformer架构，并引入了强化学习技术和混合专家（MoE）架构。这些技术显著提升了模型在语言理解和生成方面的能力，使其在推理、数学和代码类任务上表现出色，甚至超越GPT-4.5。 模型技术亮点 Transformer架构
DeepSeek本质是一个大模型，但通过集成工具和系统可扩展为智能体。以下是具体分析： 核心定位 DeepSeek由深度求索公司开发，属于大型语言模型（LLM），专注于通用人工智能（AGI）研发。其核心功能基于海量数据训练，具备语义理解、推理等能力。 与大模型的区别 大模型 ：仅具备基础计算和推理能力，如自然语言处理、数据挖掘等，无法直接与环境交互或执行具体任务。 智能体 ：集成大模型后
DeepSeek作为中国领先的AI研究机构，已推出覆盖通用语言模型、代码生成、数学推理、多模态交互 等领域的十余款大模型，以开源策略和低成本高性能著称 。其核心产品包括：6710亿参数的MoE架构通用模型DeepSeek-V3 、强化学习驱动的推理模型DeepSeek-R1 、支持动态分辨率的多模态模型DeepSeek-VL2
DeepSeek 模型系列丰富多样，涵盖多种强大版本，包括 DeepSeek-V1、DeepSeek-V2、DeepSeek-V2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Lite 、DeepSeek-Janux-Pro、DeepSeek-Coder-V2等，每个版本在不同领域都有着出色表现。 DeepSeek-V1 于2024年1月发布
DeepSeek属于通用语言大模型与垂直领域专用模型的结合体 ，兼具多任务处理能力和专业场景优化能力。其核心亮点包括：超大规模参数（如V3达6710亿） 、跨领域推理与生成能力 、代码与多模态垂直扩展 ，以及开源与商业版本并行 的生态策略。 通用语言模型核心 DeepSeek-V3作为旗舰型号，参数规模达6710亿，擅长复杂问题解答、学术研究和跨领域文本生成，综合性能对标GPT-4级别模型
双非工科研究生的含金量需结合个人目标、院校实力及行业需求综合判断，具体分析如下： 学历价值与认可度 双非研究生通过统一考试进入研究生阶段，学术能力得到认可，但社会对名校背景的偏好可能影响部分企业招聘。例如，985/211院校毕业生在求职时可能更受青睐，但双非毕业生若具备突出能力（如发表高影响力论文、参与重大项目），同样能获得认可。 院校实力与专业优势 部分双非高校在工科领域实力强劲
