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World File Search SystemDeepSeek
利用DeepSeek
这项研究探讨了先进的人工智能系统DeepSeek的使用，在对Tai Chi和气功的医学研究中，这两种植根于传统中医（TCM）的古老实践。DeepSeek的任务是识别和讨论Tai Chi或气功已应用于各种疾病和疾病的治疗案例的案例。第一个任务侧重于Baduanjin，Baduanjin是医学研究中研究最广泛的气功运动，在100多项研究中已被研究为补充治疗。DeepSeek发表了一篇井井有条的论文，有效地总结了对Baduanjin的先前研究。但是，它提供的参考文献完全不准确，因为DeepSeek无法访问专用数据库，并且无法产生可靠的引用。
DeepSeek-R1在USMLE上的表现如何？
1埃森大学医院（Aör）的人工智能研究所（IKIM），Girardetstraße2，45131德国埃森2，德国2个虚拟现实中心（ZVRM），Essen University Hospital（Aör），HufelandStraße医院55，455147 ESSITAR，HESTICE，GERMAINY HOSTICE，INDERSITION，GERMAINY INDECTAIN SACHINES INDECTICE YESSITHIC Pauwelsstraße30，52074 Aachen，德国4 4口腔和颌面外科系，大学医院RWTH AACHEN，PAUWELSSTRAßE30，52074，德国Aachen，52074，德国5癌症研究中心科洛涅ESSEN（CCCE），大学医学（Aör） Duisburg-Essen，计算机科学学院，Schützenbahn70，45127德国Essen *通讯作者：Jan.egger@uk-sen.de（J.E.） 摘要 - 中国人工智能公司DeepSeek，根据其DeepSeek-R1模型发布了其第一个免费的聊天机器人应用程序。 DeepSeek提供其模型，算法和培训细节，以确保透明度和可重复性。 他们的新模型接受了增强学习的培训，使其可以通过互动和反馈来学习，而不是仅依靠监督学习。 报告表明，DeepSeek的模型显示了针对既定的大型语言模型（LLM）的竞争性能，例如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-4O在语言理解，数学（AIME 2024）和编程（CodeForces）方面的既定基准，同时以成本的一小部分培训。 此外，运行推理的成本明显降低，导致DeepSeek超过Chatgpt是美国iOS App Store上下载最多的免费应用程序。1埃森大学医院（Aör）的人工智能研究所（IKIM），Girardetstraße2，45131德国埃森2，德国2个虚拟现实中心（ZVRM），Essen University Hospital（Aör），HufelandStraße医院55，455147 ESSITAR，HESTICE，GERMAINY HOSTICE，INDERSITION，GERMAINY INDECTAIN SACHINES INDECTICE YESSITHIC Pauwelsstraße30，52074 Aachen，德国4 4口腔和颌面外科系，大学医院RWTH AACHEN，PAUWELSSTRAßE30，52074，德国Aachen，52074，德国5癌症研究中心科洛涅ESSEN（CCCE），大学医学（Aör） Duisburg-Essen，计算机科学学院，Schützenbahn70，45127德国Essen *通讯作者：Jan.egger@uk-sen.de（J.E.）摘要 - 中国人工智能公司DeepSeek，根据其DeepSeek-R1模型发布了其第一个免费的聊天机器人应用程序。DeepSeek提供其模型，算法和培训细节，以确保透明度和可重复性。他们的新模型接受了增强学习的培训，使其可以通过互动和反馈来学习，而不是仅依靠监督学习。报告表明，DeepSeek的模型显示了针对既定的大型语言模型（LLM）的竞争性能，例如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-4O在语言理解，数学（AIME 2024）和编程（CodeForces）方面的既定基准，同时以成本的一小部分培训。此外，运行推理的成本明显降低，导致DeepSeek超过Chatgpt是美国iOS App Store上下载最多的免费应用程序。这一开发项目导致NVIDIA的股价下跌了近17％，导致美国历史上最重大的一日损失，总计近6000亿美元。开源模型还带来了医疗保健系统的重大转变，从而使高效的医疗LLM可以在医院网络中部署。要了解其在医疗保健领域的表现，我们分析了有关美国医疗许可检查（USMLE）的新DeepSeek-R1模型，并将其与Chatgpt进行比较。关键字 - DeepSeek-R1，USMLE，CHATGPT，医学，医疗保健，评估，LLMS介绍大语言模型（LLMS）已成为人工智能（AI）的变革力量（AI），通过增强自然语言的理解和产生来显着影响各种领域[1]。但是，LLM通常是由OpenAI或Google等大型科技公司创建的商业产品，这意味着它们倾向于作为封闭的系统运行。这与“开源”计划的哲学（例如医学领域的哲学）形成鲜明对比，旨在
评估DeepSeek
•2023年11月2日，DeepSeek编码器模型发布了。•2024年12月，DeepSeek-V3发布了一种多功能且具有成本效益的大语言模型。•2025年1月20日，DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero发布了DeepSeek最有能力的复杂推理和解决问题的模型。此外，六个较小的“蒸馏”版本可在本地设备上操作。DeepSeek AI助手，聊天机器人，利用DeepSeek-V3，也可以使用。•2025年1月28日，DeepSeek Janus-Pro是一组用于图像生成的多模式的模型。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
•分数：MMLU的90.8％，MMLU-PRO的84.0％，GPQA钻石的71.5％。•胜过DeepSeek-v3，但尾随OpenAI-O1-1217。•与其他封闭式模型相比，教育任务擅长于教育任务。SimpleQA：胜过DeepSeek-V3，展示了强大的事实查询处理。
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
DeepSeek和市场影响
我们已经谈到了AI在三波中展开的影响：基础架构，软件应用程序和业务增长。假设DeepSeek可以按照广告宣传（即更快，更有效，更少的筹码）提供，我们认为下降成本会增加对AI工具的需求，并将AI推向更多的应用和最终市场。公司在AI“选择和铁锹”上花费的钱越少，盈利的公司将购买和部署包括主要的云公司。利基，较小的，服务不足的部门有可能在以前没有的情况下产生正投资回报率。我们还看到了在边缘加速AI的高潜力（想想智能手机，自动系统，包括移动性）。最后，期望资金从大而明显的流动（例如nvidia）是那些以前被认为落后但有可能受到AI优势的人（例如，苹果）和较小的创新竞争对手。仍然有许多未知数，包括实际训练了多少芯片。
ASX列出的Adisyn在DeepSeek的崛起中看到了机会，而不是威胁
DeepSeek的出现，这是一个由软件驱动的AI平台与Chatgpt，Google Gemini和Microsoft Copilot竞争的，强调了对高性能计算（HPC）芯片的需求不断增长。作为生成AI模型繁殖，它们正在推动半导体行业的快速发展。对于基于石墨烯的互连技术的领导者Adisyn（ASX：AI1），这不是一个挑战，而是一个巨大的机会。凯文·克罗夫顿（Kevin Crofton）是加入Adisyn董事会的半导体行业资深人士，他强调了AI对芯片制造领域的变革潜力。“ DeepSeek及其同龄人正在以惊人的速度推动AI革命，” Crofton说。“这对我们来说不是竞争 - 它是催化剂。AI模型越高，对HPC芯片的需求就越大，该芯片的需求越快，效率更高且能够处理大量数据负载。这就是Adisyn的技术会发光的地方。” AI Revolution的刺激性要求像DeepSeek这样的先进芯片生成的AI平台依赖GPU来训练和运行越来越复杂的模型。AI活动中的这种激增给半导体行业带来了前所未有的压力，可以以更高的速度，效率和可扩展性提供芯片。“ AI软件只能在硬件允许的范围内推进，” Crofton指出。“对于半导体行业，信息很明确：今天的筹码不足以满足明天的AI需求。这就是为什么行业必须拥抱新材料和建筑以保持步伐的原因。”由ADISYN基于石墨烯的互连由其子公司2d Generation开发，旨在应对这一挑战。通过更换传统的铜互连，这些铜互连已达到其可伸缩性限制，而石墨烯是一种以其无与伦比的电导率，散热和强度而闻名的材料 - adisyn正在为该行业树立新的基准。摩尔法律阿迪森（Adisyn）的石墨烯创新的突破涉及维护摩尔定律的一个关键障碍，这一原则每两年翻倍一次。随着铜的努力实现所需的微型化和性能增长，Adisyn的专有原子层沉积（ALD）过程将石墨烯集成到现有的芯片制造过程中，使制造商能够实现显着的性能改进而无需大修生产线。“石墨烯相互连接通过克服铜的物理和热限制，为前进提供了清晰的路径，”克罗夫顿说。“使用我们的解决方案，我们不仅会更快地制作芯片；我们正在授权该行业保持其历史性的创新速度。” DeepSeek：Adisyn愿景的催化剂
chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。