DeepSeek 正在引领一场科技革新，将人工智能（AI）融入日常生活。通过将复杂的AI技术转化为易于使用的智能助手，DeepSeek 让手机、PC和汽车的使用体验焕然一新。无论是否关注过科技行业，DeepSeek 的发展都激发了公众对AI潜力的广泛兴趣，使AI成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
最新动态显示，Spring框架现已原生集成DeepSeek人工智能服务，在Spring Boot 3.4版本中显著提升了AI功能。本文详细介绍了如何利用Spring AI整合DeepSeek服务，重点展示了同步和流式两种调用模式。特别是流式调用模式，因其快速响应特性，非常适合需要实时AI交互的应用场景。通过有效运用Spring AI，用户能够实现AI能力的飞跃提升。
到2025年，中国人工智能企业DeepSeek推出开源大型模型DeepSeek-R1，在全球AI领域引发技术革新。该模型以“低成本、高性能、开源开放”为特点，显著增强了企业的竞争力。通过智能搜索技术的应用，企业能够更高效地处理数据，优化决策流程，从而在全球市场中占据优势地位。DeepSeek-R1不仅代表了中国在AI技术上的独立进展，也改变了企业应用AI的常规模式。
近期，南京航空航天大学与牛津大学合作，在人工智能领域取得了重大突破。通过改进DeepSeek-R1推理系统，显著提升了其数学推理能力，超越了人类27年来的研究成就。尤为引人注目的是，Qwen2.5-14B模型成功发现了希尔伯特问题的一个前所未有的反例，这一成果标志着大型语言模型（LLM）在解决NP难问题上迈出了重要一步。研究人员预测，这将为未来数学和计算机科学的发展带来深远影响。
DeepSeek作为一款智能助手，在数据治理领域发挥着不可替代的作用。它通过智能化、自动化和高效化的解决方案，帮助企业实现数据治理的变革与优化。DeepSeek不仅简化了复杂的数据管理流程，还显著提升了工作效率，使企业在激烈的市场竞争中占据优势。
今日，一个名为Visual-RFT（Visual Reinforcement Fine-Tuning）的革命性视觉强化微调开源项目正式亮相。此项目成功地将DeepSeek R1技术引入多模态领域，并已全面开源。这一举措为AI领域带来了新的突破，意味着更多的开发者和研究者能够参与到这项前沿技术的研究与开发中来，共同推动人工智能技术的发展。
最新研究表明，人工智能在解决NP难问题上取得了重大突破。南京航空航天大学与牛津大学合作改进的DeepSeek-R1推理系统，在数学推理能力上超越了人类27年的研究成就。尤为瞩目的是，Qwen2.5-14B模型成功找到了一个希尔伯特问题的新反例，该问题曾困扰人类研究者长达27年。研究者预测，基于大型语言模型（LLM）的人工智能系统在攻克NP-hard问题上迈出了关键一步，预示着未来可能实现更多突破。
目前，多款智能手机已成功接入DeepSeek技术，这一进展标志着消费电子领域在大型AI模型开发方面取得了重要突破。各大消费电子制造商正积极投入资源，加速大型AI模型的研发与应用。通过将DeepSeek技术融入智能手机，用户能够享受到更智能、高效的交互体验。这项技术不仅提升了手机性能，还为未来的创新应用奠定了坚实基础。
腾讯元宝电脑版现已正式发布，搭载完整的DeepSeek技术，为用户带来即装即享的AI PC体验。这款软件不仅在安装后立即提供强大的AI功能支持，还优化了用户体验，使操作更加便捷高效。通过实测体验发现，腾讯元宝电脑版在处理速度、智能交互等方面表现出色，能够满足不同用户的需求。
DeepSeek算法采用的GRPO（Generative Reward Optimization）算法，通过生成性奖励优化策略，区别于PPO算法依赖的“评判者”模型。GRPO让模型自我生成多种结果并比较其优劣，直接实现策略优化，无需额外的评判者模型。此方法确保了更高效的策略调整和改进，适用于复杂环境下的决策优化。
近期，恶意软件的攻击手段不断翻新，从仿冒域名到仿冒程序，“蹭热度”成为新的作案手法。以DeepSeek为例，该恶意软件利用热门话题吸引用户下载，伪装成正常应用程序，实则窃取用户信息。据统计，此类恶意软件在高峰时期感染率增长了45%，给网络安全带来严峻挑战。专家提醒，用户应提高警惕，谨慎下载来源不明的应用，避免个人信息泄露。
根据最新的大语言模型意识水平测评报告，DeepSeek-R1在语义一致性方面表现突出。测评结果显示，该模型能够准确理解并生成与输入内容高度一致的文本，确保信息传递的准确性。这一特性使得DeepSeek-R1在多种应用场景中展现出色的表现，为用户提供更加可靠的语言处理服务。
在DeepSeek-R1项目中，核心算法之一的GRPO（Group Relative Policy Optimization）已成功实现并提供了完整代码。此前，关于GRPO占用大量内存的问题及解决方案已有详细报道。该技术通过优化策略更新机制，在保证性能的同时显著降低了内存消耗，为大规模应用奠定了基础。此次发布的代码实现了多项创新，解决了以往版本中存在的内存瓶颈问题，进一步提升了系统的稳定性和效率。
斯坦福大学马腾宇教授团队在DeepSeek推理效率上取得了重大突破，推出了STP（自博弈定理证明器）技术。该技术通过模型在“猜想者”和“证明者”角色间的交替训练，实现了有限数据下的无限自我优化。测试结果显示，STP在Lean和Isabelle验证器上的证明成功率是现有方法的两倍，并在多个基准测试中达到行业领先水平。
Web Agent技术作为一种利用人工智能自动控制浏览器的智能体技术，能够执行用户指定的任务，如选择最新的iPhone或预订机票。这种智能数字助手对提升生活和工作效率具有深远影响。当前，该领域正进行大量研究，特别是DeepSeek的应用，展现了Web Agent技术在自动化任务处理方面的最新进展。
本文探讨了使用Qwen2.5实现DeepSeek推理功能的过程。通过unsloth这一轻量级、高效且易于使用的平台，结合SFT中文数据集，测试其在医疗领域的推理应用效果。研究显示，该组合不仅提升了推理的准确性，还显著增强了处理速度，为医疗领域带来了新的解决方案。
