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DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
了解用户对DeepSeek的看法
Jeehaan Algaraady Mohammad Mahyoob Albuhairy Taiz大学，也门Taibah大学，沙特阿拉伯摘要摘要该研究通过涵盖大型语言模型（LLM）DeepSeek的用户印象，其中包含双重分析框架和主题分析。该研究旨在找到用户响应的主要情绪和重复的主题。双焦点方法通过包括情感和主题来增强对用户满意度，关注点和期望的看法。使用基于规则的Vader情感分析和主题评估的混合方法方法用于分析用户反馈，以阐明平台特定的优势和系统性挑战。的结果表明，DeepSeek被用户（+0.80的总体情感）以及可访问性的高分（+0.93）和智能与推理（+0.88）认为是高度积极的。尽管如此，新兴的批评围绕其审查制度和内容政策（-0.20）。用户通过免费访问来鼓掌分析精度，但批评接口导航问题。主题分析将DeepSeek指定为与分析驱动的用户的富裕，同时强调了其高度顽强的针对特定领域问题的能力。但是，跨切割挑战包括延迟，稳定性以及内容审核与用户自主权之间的固有张力。AI评估框架是通过添加计算情绪工具和定性看法的方法来提出的。这些发现的直觉可以更好地了解用户体验，并对当前的发展和DeepSeek的实际可用性产生了深远的影响。功能专业与用户期望之间的关系将AI平台的竞争力与DeepSeek（视为强大的，免费的分析工具）相同，同时发出可能的战略增强领域。
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162
DeepSeek是否会破坏您的AI策略？它应该。
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DeepSeek重新定义了Openai以外的AI卓越 - IJRPR
AI技术正在迅速增长，并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法，Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果，可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注，具有创新的功能，例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面，OpenAI以其全能模型（例如GPT系列）而闻名，这些模型在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，并且已广泛用于内容创建，编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择，用于搜索AI解决方案的组织，这是由于这种选择所带来的影响。尤其是，本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此，本文探讨了这两种技术的历史背景，它们的贡献，局限性和对社会的影响，以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]
deepSeek-r1在眼科中的标题表现
眼科中的DeepSeek-R1的标题表现：对临床决策和成本效益的评估作者David Mikhail MD（C）MSC（C）MSC（C）1，Andrew Farah MDCM（C）2，Jason Milad Bse（Jason Milad Bse（C）4票价ANTAKI MDCM FRCSC 3,5,6,7,8，Michael Balas MD 9，Marko M. Popovic MD MD MPH FRCSC 9,10，Alessandro Feo MD 10,11，Rajeev H. Muni Muni MD MD MSC FRCSC 9,12 Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada 2 Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 3 Department of Ophthalmology, Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 4 Department of Software Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada 5 Department of Ophthalmology, University of蒙特利尔，蒙特利尔，加拿大魁北克省6个中心大学d'Ophtalmologie（CUO），HôpitalMaisonneuve-Rosemont，Ciusss de l'Est-de-de-de-de-de-de-de-l'île-de-montréal，蒙特利尔，加拿大魁北克 (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 8 Cole Eye Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA 9 Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario Canada 10 Retina Division, Stein and Doheny Eye Institutes, Department of Ophthalmology, University of California, Los Angeles, California, United States of America 11 Department of人类大学生物医学科学，通过Rita Levi Montalcini 4，20072。眼科中的DeepSeek-R1的标题表现：对临床决策和成本效益的评估作者David Mikhail MD（C）MSC（C）MSC（C）1，Andrew Farah MDCM（C）2，Jason Milad Bse（Jason Milad Bse（C）4票价ANTAKI MDCM FRCSC 3,5,6,7,8，Michael Balas MD 9，Marko M. Popovic MD MD MPH FRCSC 9,10，Alessandro Feo MD 10,11，Rajeev H. Muni Muni MD MD MSC FRCSC 9,12 Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada 2 Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 3 Department of Ophthalmology, Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 4 Department of Software Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada 5 Department of Ophthalmology, University of蒙特利尔，蒙特利尔，加拿大魁北克省6个中心大学d'Ophtalmologie（CUO），HôpitalMaisonneuve-Rosemont，Ciusss de l'Est-de-de-de-de-de-de-de-l'île-de-montréal，蒙特利尔，加拿大魁北克 (CHUM), Montreal, Quebec, Canada 8 Cole Eye Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA 9 Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario Canada 10 Retina Division, Stein and Doheny Eye Institutes, Department of Ophthalmology, University of California, Los Angeles, California, United States of America 11 Department of人类大学生物医学科学，通过Rita Levi Montalcini 4，20072。Pieve Pieve Emanuele-Milan，意大利12号科学系，圣迈克尔医院/统一健康多伦多，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大安大略省13伦敦大学学院，伦敦大学，UK 14 NIHR BIOMEDICAL BIOMEDICAL研究中心NHS Eye Hospital HospitA HospitA HospitA HospitA nhs NHS Hospital Hospital Tossict，NHS NHS EYS TOUNTION，UK DUERING DUVELINGIM of FIRC，MODINIM，蒙特利尔2900ÉdouardMontpetitBoulevard，蒙特利尔，加拿大魁北克，H3T 1J4电话：（514）252-3400Pieve Pieve Emanuele-Milan，意大利12号科学系，圣迈克尔医院/统一健康多伦多，多伦多，多伦多，安大略省，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大安大略省13伦敦大学学院，伦敦大学，UK 14 NIHR BIOMEDICAL BIOMEDICAL研究中心NHS Eye Hospital HospitA HospitA HospitA HospitA nhs NHS Hospital Hospital Tossict，NHS NHS EYS TOUNTION，UK DUERING DUVELINGIM of FIRC，MODINIM，蒙特利尔2900ÉdouardMontpetitBoulevard，蒙特利尔，加拿大魁北克，H3T 1J4电话：（514）252-3400
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
DeepSeek 获得数百万美元的资金和支持......
4。2025年1月20日，即DeepSeek R1发布的那天，Liang Wenfeng参加了由州议会总理Li Qiang主持的研讨会，在该研讨会上，总理在该研讨会上为高级公共和私人利益相关者提供了指导。演讲者包括中国银行的温芬和高级代表，党秘书和机器人专家。CCP的宣传报纸《人民日报》发表了一份李的声明：“有必要使用技术创新来促进旧和新的驱动力的conversion依，并集中于关键核心技术的突破和切割边缘技术的突破[…]，这是必须充分实施派对中心委员会的决策和新成就，并促进了新成就，并促进了新成就。