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在仿写古诗文方面，DeepSeek的表现格外出色。网友要求它模仿苏轼《潮州韩文公庙碑》，为苏轼本人创作一篇《眉山苏文忠庙碑》，“至眉山苏子出，星应奎躔，江涌岷峨，乃拔赤霄而贯斗牛，决银汉而洗尘寰”，贴切反映了苏轼的文学地位。在另一篇以庾信《哀江南赋》为蓝本的《哀辽东赋》中，DeepSeek以“扶馀故国，忽成魑魅之乡；玄菟旧封，竟作豺狼之窟”抒发黍离之悲，“鹤归华表”等冷僻典故的应用更是恰到好处，网友叹服“这个用典，恐怕连王勃都要瑟瑟发抖”。

报告提出，在交通、能源、制造、化工等多个领域，高科技企业与传统行业积极开展合作，投入大量资源，共同研发各行业专用的生成式人工智能大模型，探索如何利用这项新兴技术赋能实体经济创新发展。，蔡磊妻子：攻克渐冻症需要更多“蔡磊”

自 DeepSeek 发布其开源的 V3 模型后，其关注度急剧上升。据悉，V3 模型的训练成本仅为 550 万美元，远低于美国公司通常的投入。V3 模型具备与 ChatGPT 类似的功能，且可以免费下载并在本地服务器上运行，这使其成为那些希望以较低成本整合 AI 技术的企业极具吸引力的选择。

让我们以Meta如何处理Llama 3系列模型的幻觉为例。在他们发表的这篇Meta论文中，我们可以看到幻觉，他们在这里称之为事实性。他们描述了他们基本上用来询问模型以找出它知道什么和不知道什么的程序，以找出其知识的边界。然后，他们向训练集中添加示例，对于模型不知道的内容，正确的答案是模型不知道，这在原则上听起来很容易做到。但这大致解决了这个问题。它之所以能解决这个问题，是因为请记住，模型实际上可能在网络内部拥有一个相当好的自我知识模型。所以请记住，我们查看了网络和网络内部的所有这些神经元。你可以想象，网络中的某个神经元会在模型不确定时亮起来。但问题是，该神经元的激活目前并没有与模型实际说出它不知道的内容相连。因此，即使神经网络的内部知道，因为有一些神经元代表这一点，模型也不会显示出来。相反，它会做出最好的猜测，以便听起来很自信，就像它在训练集中看到的那样。所以我们需要基本上询问模型，并允许它在不知道的情况下说“我不知道”。

SimilarWeb 的最新数据显示，截至 2 月 2 日，全球对 DeepSeek.com 的访问量稳定在 2920 万次。在美国，该平台在 1 月 28 日达到 490 万次的日访问峰值，随后在 1 月 31 日降至 240 万次。

但要是没有成熟的平台，那像手部、走路、手眼协同之类的关键模块，几乎每个都要你自己开发，还要自己去想任务，这对一个行业来说是很低效的，并且每家公司都会增加开发成本。

上半场我们就掌控了比赛局面，而下半场我们得以让一些不同的球员登场，避免了更多的伤病，今天没有人再受伤，这对我们来说是最重要的。