DeepSeek是一款开源的人工智能模型，其源代码主要应用于高效推理和低成本训练的复杂问题处理领域。它采用了多头潜在注意力（MoE）架构，能够以极低的算力实现高效推理和成本效益的训练。

1. 核心技术亮点

• MoE架构：DeepSeek-V3基于多头潜在注意力机制，使每个token仅需激活37B参数，大幅提升模型效率。
• 高效训练：通过并行策略、通信优化和显存优化技术，DeepSeek在仅5%的算力下实现高性能训练。

2. 应用方向

• 医疗领域：DeepSeek能够分析医学文献，辅助医生进行精准诊断和治疗。
• 金融领域：通过其精确的推理能力，DeepSeek帮助投资公司快速识别市场机会。
• 数学定理证明：DeepSeek-Prover专注于数学定理证明，结合强化学习和蒙特卡洛树搜索优化算法。

3. 开源与学习资源

DeepSeek的源代码和文档可通过GitHub获取，用户可访问以下链接获取更多技术细节和教程。

总结

DeepSeek以其高效训练和广泛的应用方向（如医疗、金融、数学定理证明）展现了强大的技术实力，是开源社区中值得关注的人工智能模型之一。