随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek作为一款国产大模型，凭借其强大的语义理解、逻辑推理和多模态处理能力，在金融行业迅速崭露头角。其低成本、高效率和开源特性使其成为金融机构智能化转型的重要工具。本文旨在分析DeepSeek在金融行业的应用现状、典型案例及未来发展趋势。

本文以腾讯云微搭平台为例，详细讲解如何使用低代码工具搭建基于 DeepSeek-R1 的智能体，并汇总了微信生态各平台的接入AI Agents功能的指导方式。

MLA、MoE、MTP 三者结合，使 DeepSeek 既具备超⼤模型容量（因 MoE 稀疏扩张）和⾼训练效率（因 MLA、MTP ），⼜能在⻓序列或复杂推理中保持性能不衰减。不过趁着DeepSeek这个热度，不同的厂商有着不同的考量：有人卷模型上架，算力适配，主卖铲子；这套全栈式创新为 DeepSeek‐R1、V3 等系列模型的成功提供了坚实⽀撑，使其在与 GPT-4 等巨型闭源模型的竞争中，依

大模型的训练需要大量的资金投入，只有少数大型企业才有可能推出与ChatGPT竞争的大模型。中小规模的企业只能选择低成本的垂直领域迁移技术，通过结合领域数据在开源基座模型上进行微调，并结合提示词工程，这可能是平衡垂直领域迁移效果与成本的最佳技术选型。本文从整体上介绍了主流的大模型在垂直领域迁移应用的技术方案！

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人工智能正经历深刻变革，从传统的单点能力模型正快速向通用 人工智能(AGI)演进。在这一演进过程中，AI智能体(Agent)的出现代表了AI从“工具”向“助手”再到“代理人”的关键跃迁。Manus AI作为新兴的通用智能体，其核心价值主张在于模拟人类操作电脑的能力，实现从“我告诉AI做什么”到“AI能够自己完成任务”的转变。这种能力不仅是技术上的进步，更是AI与人 类协作模式的革新，标志着AGI发

如果把R1的能力分成“文科”和“理科”来看，它在数学、代码这些“理科”方面，逻辑性很强，幻觉相对少。但你看，让它做个摘要，本来是很简单的任务，但它非得给你“发挥”一下，结果就容易“编”出一些原文里没有的东西。在训练阶段，团队对文科类任务（如小说创作）的评判标准更偏向“新颖性”而非“真实性”，导致模型将“合理编造”视为优质输出的关键。中国古人说的“信达雅”，自古难全。具体来说，当大语言模型在回答用户

因此，GPU在 AI 发展中的作用愈发凸显，它为深度学习等复杂任务提供了强大的计算支持，并成为了 AI 计算的标配。芯片是针对面向特定的、具体的、相对单一的人工智能应用专门设计的芯片，其架构和指令集针对人工智能领域中的各类算法和应用作了专门优化，具体实现方法为在架构层面对特定智能算法作硬化支持，可高效支持视觉、语音、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。这种大规模芯片集群可以提供强大的计算能力

购买服务器并部署AI模型是一个系统化的过程，需要根据具体需求选择合适的硬件、软件和部署方案。本文整理了在部署搭建大模型服务时需要考虑的一些注意事项，可作为个人和企业在实践过程中的参考使用。：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）监控系统日志。：是深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）还是传统机器学习模型？（如3090、4090）：性价比高，适合中

DeepSeek通过赋能诊疗、研发、管理全链条，已成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。尽管面临数据安全与伦理挑战，但其在效率提升和成本优化方面的价值已获广泛验证。未来，随着技术成熟与政策完善，DeepSeek有望进一步渗透至基层医疗和慢性病管理等长尾场景，推动医疗资源普惠化。