近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大语言模型（LLM）的崛起，彻底改变了人机交互的方式。DeepSeek作为国内领先的大模型研究团队，其开源模型的复现和优化过程，不仅展现了技术实力，也为深度思考模型的未来发展提供了重要参考。本文将围绕DeepSeek的复现经验，探讨深度思考模型（Deep Thinking Models）的未来趋势，包括技术挑战、应用场景以及可能的社会影响。

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大模型通常指参数量巨大、训练数据规模庞大的深度学习模型。例如，OpenAI的GPT-3拥有1750亿个参数，能够生成高质量的文本、回答问题、翻译语言等。DeepSeek作为新兴的大模型，也在多个领域展现了强大的能力。大模型的特点包括：大规模参数：参数量通常在数十亿甚至上千亿级别，能够捕捉复杂的模式和关系。海量数据训练：大模型通常需要TB级别的数据进行训练，涵盖广泛的领域和语言。强大的泛化能力：大模

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DeepSeek-R1 支持自定义脚本和自动化功能，可以帮助你实现更复杂的文档处理任务。4.1.1 编写自定义脚本1. 在 WPS 中打开需要处理的文档。2. 选择“DeepSeek-R1”插件中的“自定义脚本”功能。3. 编写或导入自定义脚本，DeepSeek-R1 会根据脚本自动执行文档处理任务。4.1.2 自动化工作流1. 在 WPS 中配置自动化工作流。2. 选择“DeepSeek-R1”

DeepSeek 作为一款基于人工智能的数据分析与文本挖掘工具，凭借其强大的功能和易用性，逐渐成为数据分析师、研究人员和开发者的首选工具之一。本文将详细介绍 DeepSeek 的使用方法，并提供一个完整的部署指南，帮助您从零开始掌握 DeepSeek 的核心功能。通过本文的教程和部署指南，您可以从零开始掌握 DeepSeek 的使用方法，并将其应用到实际项目中。DeepSeek 是一款基于人工智能

DeepSeek是一款专注于大模型与AGI（人工智能通用智能）研究的高性能基座模型。它支持长文本处理、多模态理解、代码生成等多种复杂任务，并在权威评测中表现出接近GPT-4的水平。DeepSeek提供了开源模型，如DeepSeek-MoE和DeepSeek-V2，推动技术社区共享，并通过优化模型架构（如MoE稀疏架构）降低算力消耗。DeepSeek的应用场景非常广泛。在ToC端，智能助手DeepS