由中国知名量化资管巨头幻方量化创立，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。•2024年5月：推出第二代MoE大模型DeepSeek-V2，在性能上比肩GPT-4 Turbo，但价格仅为其百分之一，因此被称为“AI界的拼多多”。•2025年1月20日：推出了推理模型DeepSeek-R1，其性能接近OpenAI的o1模型，且完全开源，再次引起全球关注。•2024年12月：发布了DeepS

DeepSeek和GPT-4o各有优势，选择取决于具体的应用需求和预算考虑。而如果您需要广泛的多模态支持和全面的语言理解能力，GPT-4o可能更符合您的需求。在当今人工智能领域，DeepSeek和GPT系列模型（如GPT-4o）是备受关注的两大语言模型。：以开源和高性价比著称。其多模态能力支持文本、音频和图像的任意组合输入，提供更广泛的应用可能性。其全面的能力和多模态输入可能在需要这些特定功能的应

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

在当今信息化时代，数据已经成为企业和机构最重要的资产之一。无论是企业决策、市场分析，还是科研探索，数据分析都发挥着重要作用。然而，随着技术的进步和数据量的爆炸式增长，传统数据分析的方法已经无法满足现代社会的需求。因此，“大数据分析”成为一个越来越热门的话题。那么，大数据分析和传统数据分析究竟有什么不同？它们分别适用于哪些场景？这篇文章将用通俗易懂的方式，为大家详细解析两者的核心区别。传统数据分析主

DeepSeek和GPT-4o各有优势，选择取决于具体的应用需求和预算考虑。而如果您需要广泛的多模态支持和全面的语言理解能力，GPT-4o可能更符合您的需求。在当今人工智能领域，DeepSeek和GPT系列模型（如GPT-4o）是备受关注的两大语言模型。：以开源和高性价比著称。其多模态能力支持文本、音频和图像的任意组合输入，提供更广泛的应用可能性。其全面的能力和多模态输入可能在需要这些特定功能的应

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

Manus采用多智能体协作系统，通过规划代理、执行代理和验证代理的分工机制，模拟人类的工作流程。总的来说，DeepSeek和Manus各自发挥着不同的作用，共同推动着人工智能技术的发展与应用。随着技术的不断进步，我们有理由期待，未来的AI产品将更加智能化、多样化，为各行各业带来深远的影响。Manus探索具身智能的应用边界，赋予AI“手脚”，实现从规划到执行的全流程自动化。未来，Manus需要验证复

在功能实现上，强调任务的全流程自动化处理，用户只需输入需求，Manus即可独立完成从规划到交付的全过程，减少人工干预。作为开源项目，探索具身智能的应用边界，赋予AI“手脚”，实现从规划到执行的全流程自动化。专注于多智能体协作系统的优化，通过规划代理、执行代理和验证代理的分工机制，模拟人类的工作流程。未来，Manus需要验证复杂任务的可靠性，优化异常中断机制，并探索与其他模型的协同工作。并非直接竞争

SHAP 方法适用模型计算复杂度优点缺点经典 SHAP 计算任何模型( O(2^n) )精确计算 Shapley 值，理论最优计算量指数级增长，无法用于高维数据Deep SHAP深度学习（CNN, RNN, Transformer）( O(n) )适用于神经网络，支持梯度计算依赖于选定的基线数据，解释可能受基线选择影响任何模型（黑盒）( O(n^2) )适用于任何模型，无需访问模型内部计算较慢，高

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜