用起来更像真人，写作能力更强，想象力更丰富 31政企、创业者必读 DeepSeek-R1用户体验改善的作用  R1在零广告投入下7天增长1亿用户，创最快应用破亿里程碑  把人工智能从不可用、凑合用，变成大家都能用、都爱用  推动市场加速发展，在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI  中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家， 加速了中国爆 发AI产业革命的步伐 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 命运共同体 DeepSeek颠覆式创新——免费 36政企、创业者必读 DeepSeek引爆应用奇点 东西又好又免费，每个人都能拥有 DeepSeek颠覆式创新——结论  企业中各场景都可用DeepSeek改进，降本增效，企业应用爆发  所有产品都值得被DeepSeek重构，产品应用爆发  创业公司得到DeepSeek加持，创业者拥有便宜领先的大模型，迎来 机遇，带来“iPhone时刻” 基于DeepSeek是打造专业大模型、 垂直大模型、场景大模型的最佳选择 DeepSeek开源，可本地部署，能力强，免费 53政企、创业者必读 利用DeepSeek打造专业模型 不用卷算力、卷数据、卷参数  可用本地算力（自有机房或一体机）  接入企业内部专业数据，无需互联网全量数据  通过蒸馏的小模型能力也很强 54政企、创业者必读 DeepSeek打造企业应用最重要的是从何入手 对上 对下 对内

记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 你需要请假3天回老家处理。你担心领导认为你“临阵脱逃”，也怕耽误项目进度，但家人需要你立刻回去。你 坐在工位上反复措辞，始终不敢敲开领导办公室的门。 场景4：项目中急需请假 如何开口 是否可用DeepSeek辅助处理？可以，且建议分三步使用： 1. 情绪梳理与沟通策略（用AI模拟对话） p 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： 邵宇捷 各思路具体化及 Python验算 人类提供已有参考案例（拉马努金数、 阿姆斯特朗数等） AI提出可能思路 要求AI迭代调整或人 类介入提供具体设想 AI发现魔法数字的一般过程 思路可用，并非刻 意构造 有刻意构造嫌疑 方案可行 输出结果及理论 体系化 方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！

AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的

2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 5 1.4 基础概念 1.4.1 上下文窗口 上下文窗口指的是

数据分析能力相对较弱 数据应用情况总结 新思路：优势互补，协同应用 Claude+DeepSeek 数据处理的“洗髓易筋” Claude 3.5 Sonnet 在文本提取 上较稳定，可用于数据清洗， DeepSeek R1 可确保数据完整性 DeepSeek+Open AI 数据采集的“天罗地网” DeepSeek R1 负责精准爬取和筛 选数据，Open AI o3mini

出不仅难以信赖，且可能误导用户。 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据

出不仅难以信赖，且可能误导用户。 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据