以下是使它們在 AI 領域取得突破的主要優勢：
泛化意味著 AI 模型可以解決新的、看不見的問題，而不僅僅是從其訓練數據中調用類似的模式。
在對模型進行推理之前，如果 AI 以前見過許多類似的數學問題，它就可以解決數學問題。但是，如果你改寫這個問題，模型可能會很困難，因為它依賴于模式匹配而不是實際解決問題。
另一方面，推理模型分析問題，確定正確的規則，應用它們，并得出正確的答案——無論問題的措辭如何，或者它以前是否見過類似的問題。
與標準 AI 模型不同，標準 AI 模型直接跳到答案而不展示其思維過程，而推理模型將問題分解為清晰、循序漸進的解決方案。如果需要，它們甚至可以回溯、驗證和糾正自己，從而減少幻覺的機會。
此外，由于推理模型會跟蹤和記錄他們的步驟，因此它們在長時間的對話中不太可能自相矛盾——這是標準 AI 模型經常難以解決的問題。
推理模型擅長一次處理多個變量。通過跟蹤所有因素，他們可以確定優先級、比較權衡，并根據新信息進行調整決策。
另一方面，標準 AI 模型往往一次只關注一個因素，經常錯過更大的圖景。他們還難以評估可能性、風險或概率，這使得它們不太可靠。
DeepSeek 并不是唯一的推理 AI，甚至不是第一個。它與 OpenAI、Google、Anthropic 和幾家小公司的模型競爭。
在上一篇文章中，我們介紹了不同的 AI 模型類型及其在 AI 驅動的應用程序開發中的應用。現在，讓我們根據它們的功能比較特定模型，以幫助您為您的軟件選擇合適的模型。
并非所有 AI 模型都可以搜索網絡或學習訓練數據之外的新信息。這對于事實核查和保持最新狀態至關重要。
對于文檔審查和模式分析等任務，DeepSeek 與 OpenAI 的 GPT-4o 表現同樣出色。但是，Gemini 和 Claude 可能需要額外的監督——最好在完全信任輸出之前要求他們驗證和自我糾正他們的回答。
在我們的測試中，我們使用了一個需要多模態推理的簡單數學問題。DeepSeek R1 和 OpenAI 的 GPT-4o 都正確解決了這個問題。根據在線反饋，大多數用戶都有類似的結果。
Gemini 2.0 Flash 和 Claude 3.5 Sonnet 可以很好地處理純粹的數學問題，但當解決方案需要創造性推理時可能會很困難。
編碼是最常見的LLM用例之一。在 DeepSeek 之前，Claude 被廣泛認為是編碼的最佳選擇，始終如一地生成無錯誤的代碼。
以下是頂級模型的比較：
所有人LLMs都可以根據提示生成文本，判斷質量主要是個人喜好的問題。然而，AI 模型往往會陷入重復的短語和結構中，這些短語和結構一次又一次地出現。
我們測試了一個小提示，還審查了用戶在網上分享的內容。以下是我們的發現：
與簡單的分類或模式匹配 AI 不同，推理模型需要經過多步驟計算，這大大增加了資源需求。推理越準確、越深入，需要的計算能力就越多。
這意味著始終需要權衡取舍 — 優化處理能力通常以犧牲資源利用率和速度為代價。
| 提高效率 | 使用更少的計算能力 |
| 大型深度網絡捕獲更多抽象推理 | 模型越小，用于處理每個查詢的內存、功耗和 GPU 小時數就越少 |
| 允許 AI 將問題分解為邏輯子任務，從而提高準確性 | 更少的推理步驟減少了推理時間，簡化了實時推理 |
| 檢索增強生成支持獲取實時知識，提高準確性 | 僅從預先訓練的內部知識生成響應可節省計算 |
| 添加基于規則的層可以提高邏輯一致性 | 純端到端深度學習減少了每個推理步驟的處理量 |
| 交叉檢查多個推理路徑可減少幻覺 | 只遵循一個推理軌跡而不驗證替代解決方案可以節省處理能力 |
通用 AI 必須處理范圍廣泛的任務，從解決數學問題到編寫創意文本。推理 AI 可以提高邏輯問題解決能力，使幻覺的頻率低于舊模型。然而，這也增加了對適當約束和驗證機制的需求。
挑戰如下：
取得適當的平衡是使 AI 既準確又適應性強的關鍵。
| 更好的 AI 正確性 | 幻覺的幾率更高 |
| 對結構化邏輯的更強依賴減少了定義明確的域中的錯誤 | 如果約束不充分，模型會發明推理步驟，即使它們沒有意義 |
| 模型將問題分解為連續的步驟，從而提高準確性 | 一個推理步驟中的錯誤傳播，導致幻覺的連鎖反應 |
| 專為因果推理而設計的模型可改善決策 | 如果模型過度擬合相關性，則可能會生成不正確的因果關系 |
| 如果模型交叉檢查它們的邏輯，它們就會減少錯誤 | 如果他們缺乏自我驗證機制，他們就會自信地提出有缺陷的邏輯 |
| 如果用高質量的證明和邏輯結構進行訓練，它們的性能會更好 | 不完整的數據可能會導致他們錯誤地猜測缺失的推理步驟 |
一般規則很簡單：更好的訓練數據 = 更好的 AI 準確性。然而，減少偏差通常意味著限制數據多樣性，這可能會損害模型在廣泛主題中提供高質量答案的能力。
例如，主要在西方臨床試驗中訓練的醫學 AI 可能難以準確診斷來自代表性不足人群的患者。
| 提高數據質量 | 偏見增加 |
| 將模型暴露給多個視點可以提高推理準確性 | 一些來源可能不可靠或有偏見，從而強化了不正確的推理模式 |
| 消除有害的刻板印象和不正確的概括可以提高質量 | 過度過濾可以刪除有效但有爭議的信息，從而降低推理的靈活性 |
| 幫助專門從事法律、醫學或科學推理的模型提高質量 | 狹義的訓練數據可能會引入來自特定學科或地區的偏差 |
| 確保代表不同的人口和意識形態觀點可以提高質量 | 過度補償可以通過在不存在的情況下強行人為的中立來扭曲推理 |
| 通過使用經過驗證的知識庫來提高事實正確性可以提高質量 | 精選知識庫（例如，百科全書、學術論文）可能反映歷史或系統性偏見 |
推理模型不僅匹配模式，還遵循復雜的多步驟邏輯。但是，模型越復雜，就越難解釋它是如何得出結論的。
另一方面，優先考慮可解釋性通常意味著過于依賴明確的邏輯規則，這可能會限制性能并使 AI 更難處理新的復雜問題。
挑戰在于找到適當的平衡點 – 在不犧牲其解決問題的能力的情況下，使 AI 足夠透明以值得信賴。
| 提高模型可解釋性 | 降低性能 |
| 確保透明、結構化的推理和明確的規則可以提高可解釋性 | 對規則的過度依賴限制了模型的適應性;它開始與模棱兩可的現實世界問題作斗爭 |
| 使用神經網絡（深度學習）可以提高模型的準確性和泛化 | 深度學習會導致模型成為一個“黑匣子”，沒有明確的方法來解釋為什么做出決策 |
| 混合 AI 將結構化邏輯與深度學習相結合，使某些步驟可解釋 | 混合 AI 需要更多的計算能力，并增加了訓練的復雜性 |
| 專注于分步可追溯性使人類能夠審計 AI 決策并檢測錯誤 | 它會減慢推理時間，降低效率 |
| 端到端深度學習有助于提高模型速度和準確性 | 當得出錯誤的結論時，它使審計和診斷變得更加困難。 |
DeepSeek 的最大優勢之一是它是開源的，這意味著任何人都可以獲取原始代碼，對其進行修改，并根據自己的特定需求進行調整。這創造了一個循環，其中每項改進都建立在上一次改進的基礎上，從而帶來不斷的創新。
隨著時間的推移，這會產生大量預構建的解決方案，使開發人員能夠更快地啟動新項目，而無需從頭開始。
當然，您可以在自己的基礎設施上部署 DeepSeek，這不僅僅是使用 AI，而是重新獲得對工具和數據的控制權。在您自己的系統或云上運行 DeepSeek 意味著您不必依賴外部服務，從而為您提供更大的隱私、安全性和靈活性。
您可以通過三種主要方式在軟件開發中使用 DeepSeek 的模型：
想開始嗎？以下是使用 DeepSeek R1 構建軟件的方法：
構建任何軟件的第一步都是記錄它應該做什么，包括其功能、約束和用戶期望。
DeepSeek 聊天可以通過分析您的目標并將其轉化為技術規范來提供幫助，您可以將這些規范轉化為開發團隊的可作任務。
以下是您應該做的簡要列表：
憑借十多年的經驗，我們建立了一個高效的流程，用于快速收集、確定優先級和完善需求。這可確保您的愿景清晰、切合實際，并與行業最佳實踐保持一致。
因此，如果您想完善您的需求，保持領先于市場趨勢，或者確保您的項目為成功做好準備，讓我們談談。
DeepSeek AI 加速并改進了代碼生成，以您首選的編程語言生成干凈、文檔齊全的代碼。其專用模型 DeepSeek-Coder 允許您分析需求、生成代碼片段并簡化開發工作流程。
以下是使用 DeepSeek R1 進行編碼的方法：
一旦 AI 生成代碼，就需要將其集成到更大的軟件架構中并進行測試，以確保一切協同工作。雖然這看起來很簡單，但它需要技術專業知識來：
DeepSeek AI 可以簡化代碼審查、合并沖突解決、變更跟蹤和 DevOps 集成。通過自動化這些流程，它可以幫助團隊更高效地工作并保持高質量的代碼。
以下是 DeepSeek API 如何增強協作：
不幸的是，雖然 DeepSeek 聊天可以自動化許多技術任務，但它無法取代人工監督、團隊參與或戰略決策。保持均衡的工作流程仍然需要經驗豐富的項目管理。
DeepSeek AI 可以通過自動生成測試用例、減少手動工作和識別潛在錯誤來在整個軟件測試生命周期中提供幫助。它還提供解釋并建議可能的修復方法。
集成 DeepSeek API 以：
請注意：雖然 AI 有助于錯誤檢測，但它無法獨立解決問題，因為它難以解決：
DeepSeek AI 可以通過建議最佳計劃以最大限度地減少停機時間、預測計算能力需求以防止延遲以及在故障導致問題之前識別故障模式來協助部署。
遺憾的是，雖然 AI 可用于監控和警報，但它無法設計系統架構或做出關鍵的部署決策。它努力解決以下問題：
對于概念驗證之外的任何作，與專門的開發團隊合作可確保您的應用程序結構正確、可擴展且沒有代價高昂的錯誤。
DeepSeek 已將 AI 能力從公司手中轉移出去，為用戶提供了更多的控制權、隱私和定制。然而，它并沒有解決 AI 面臨的最大挑戰之一——需要大量資源和數據進行訓練，這對大多數企業來說仍然是遙不可及的，更不用說個人了。
因此，雖然中國的 DeepSeek AI 是一個強大的工具，但它并不能替代人類的專業知識。通過與軟件開發公司合作，您可以將 AI 的效率與人類的創造力、經驗和戰略思維相結合。這可確保您的軟件不僅構建得更快，而且滿足質量、可擴展性和用戶滿意度的最高標準。
也就是說，DeepSeek 絕對是值得關注的新聞。
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