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以下是使它們?cè)?AI 領(lǐng)域取得突破的主要優(yōu)勢(shì)：
泛化意味著 AI 模型可以解決新的、看不見(jiàn)的問(wèn)題，而不僅僅是從其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中調(diào)用類似的模式。
在對(duì)模型進(jìn)行推理之前，如果 AI 以前見(jiàn)過(guò)許多類似的數(shù)學(xué)問(wèn)題，它就可以解決數(shù)學(xué)問(wèn)題。但是，如果你改寫(xiě)這個(gè)問(wèn)題，模型可能會(huì)很困難，因?yàn)樗蕾囉谀Ｊ狡ヅ涠皇菍?shí)際解決問(wèn)題。
另一方面，推理模型分析問(wèn)題，確定正確的規(guī)則，應(yīng)用它們，并得出正確的答案——無(wú)論問(wèn)題的措辭如何，或者它以前是否見(jiàn)過(guò)類似的問(wèn)題。
與標(biāo)準(zhǔn) AI 模型不同，標(biāo)準(zhǔn) AI 模型直接跳到答案而不展示其思維過(guò)程，而推理模型將問(wèn)題分解為清晰、循序漸進(jìn)的解決方案。如果需要，它們甚至可以回溯、驗(yàn)證和糾正自己，從而減少幻覺(jué)的機(jī)會(huì)。
此外，由于推理模型會(huì)跟蹤和記錄他們的步驟，因此它們?cè)陂L(zhǎng)時(shí)間的對(duì)話中不太可能自相矛盾——這是標(biāo)準(zhǔn) AI 模型經(jīng)常難以解決的問(wèn)題。
推理模型擅長(zhǎng)一次處理多個(gè)變量。通過(guò)跟蹤所有因素，他們可以確定優(yōu)先級(jí)、比較權(quán)衡，并根據(jù)新信息進(jìn)行調(diào)整決策。
另一方面，標(biāo)準(zhǔn) AI 模型往往一次只關(guān)注一個(gè)因素，經(jīng)常錯(cuò)過(guò)更大的圖景。他們還難以評(píng)估可能性、風(fēng)險(xiǎn)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(gè)。它與 OpenAI、Google、Anthropic 和幾家小公司的模型競(jìng)爭(zhēng)。
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(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。現(xiàn)在，讓我們根據(jù)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(wǎng)絡(luò)或?qū)W習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的新信息。這對(duì)于事實(shí)核查和保持最新?tīng)顟B(tài)至關(guān)重要。
對(duì)于文檔審查和模式分析等任務(wù)，DeepSeek 與 OpenAI 的 GPT-4o 表現(xiàn)同樣出色。但是，Gemini 和 Claude 可能需要額外的監(jiān)督——最好在完全信任輸出之前要求他們驗(yàn)證和自我糾正他們的回答。
在我們的測(cè)試中，我們使用了一個(gè)需要多模態(tài)推理的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)問(wèn)題。DeepSeek R1 和 OpenAI 的 GPT-4o 都正確解決了這個(gè)問(wèn)題。根據(jù)在線反饋，大多數(shù)用戶都有類似的結(jié)果。
Gemini 2.0 Flash 和 Claude 3.5 Sonnet 可以很好地處理純粹的數(shù)學(xué)問(wèn)題，但當(dāng)解決方案需要?jiǎng)?chuàng)造性推理時(shí)可能會(huì)很困難。
編碼是最常見(jiàn)的LLM用例之一。在 DeepSeek 之前，Claude 被廣泛認(rèn)為是編碼的最佳選擇，始終如一地生成無(wú)錯(cuò)誤的代碼。
以下是頂級(jí)模型的比較：
所有人LLMs都可以根據(jù)提示生成文本，判斷質(zhì)量主要是個(gè)人喜好的問(wèn)題。然而，AI 模型往往會(huì)陷入重復(fù)的短語(yǔ)和結(jié)構(gòu)中，這些短語(yǔ)和結(jié)構(gòu)一次又一次地出現(xiàn)。
我們測(cè)試了一個(gè)小提示，還審查了用戶在網(wǎng)上分享的內(nèi)容。以下是我們的發(fā)現(xiàn)：
與簡(jiǎn)單的分類或模式匹配 AI 不同，推理模型需要經(jīng)過(guò)多步驟計(jì)算，這大大增加了資源需求。推理越準(zhǔn)確、越深入，需要的計(jì)算能力就越多。
這意味著始終需要權(quán)衡取舍 — 優(yōu)化處理能力通常以犧牲資源利用率和速度為代價(jià)。
| 提高效率 | 使用更少的計(jì)算能力 |
| 大型深度網(wǎng)絡(luò)捕獲更多抽象推理 | 模型越小，用于處理每個(gè)查詢的內(nèi)存、功耗和 GPU 小時(shí)數(shù)就越少 |
| 允許 AI 將問(wèn)題分解為邏輯子任務(wù)，從而提高準(zhǔn)確性 | 更少的推理步驟減少了推理時(shí)間，簡(jiǎn)化了實(shí)時(shí)推理 |
| 檢索增強(qiáng)生成支持獲取實(shí)時(shí)知識(shí)，提高準(zhǔn)確性 | 僅從預(yù)先訓(xùn)練的內(nèi)部知識(shí)生成響應(yīng)可節(jié)省計(jì)算 |
| 添加基于規(guī)則的層可以提高邏輯一致性 | 純端到端深度學(xué)習(xí)減少了每個(gè)推理步驟的處理量 |
| 交叉檢查多個(gè)推理路徑可減少幻覺(jué) | 只遵循一個(gè)推理軌跡而不驗(yàn)證替代解決方案可以節(jié)省處理能力 |
通用 AI 必須處理范圍廣泛的任務(wù)，從解決數(shù)學(xué)問(wèn)題到編寫(xiě)創(chuàng)意文本。推理 AI 可以提高邏輯問(wèn)題解決能力，使幻覺(jué)的頻率低于舊模型。然而，這也增加了對(duì)適當(dāng)約束和驗(yàn)證機(jī)制的需求。
挑戰(zhàn)如下：
取得適當(dāng)?shù)钠胶馐鞘?AI 既準(zhǔn)確又適應(yīng)性強(qiáng)的關(guān)鍵。
| 更好的 AI 正確性 | 幻覺(jué)的幾率更高 |
| 對(duì)結(jié)構(gòu)化邏輯的更強(qiáng)依賴減少了定義明確的域中的錯(cuò)誤 | 如果約束不充分，模型會(huì)發(fā)明推理步驟，即使它們沒(méi)有意義 |
| 模型將問(wèn)題分解為連續(xù)的步驟，從而提高準(zhǔn)確性 | 一個(gè)推理步驟中的錯(cuò)誤傳播，導(dǎo)致幻覺(jué)的連鎖反應(yīng) |
| 專為因果推理而設(shè)計(jì)的模型可改善決策 | 如果模型過(guò)度擬合相關(guān)性，則可能會(huì)生成不正確的因果關(guān)系 |
| 如果模型交叉檢查它們的邏輯，它們就會(huì)減少錯(cuò)誤 | 如果他們?nèi)狈ψ晕因?yàn)證機(jī)制，他們就會(huì)自信地提出有缺陷的邏輯 |
| 如果用高質(zhì)量的證明和邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，它們的性能會(huì)更好 | 不完整的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致他們錯(cuò)誤地猜測(cè)缺失的推理步驟 |
一般規(guī)則很簡(jiǎn)單：更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù) = 更好的 AI 準(zhǔn)確性。然而，減少偏差通常意味著限制數(shù)據(jù)多樣性，這可能會(huì)損害模型在廣泛主題中提供高質(zhì)量答案的能力。
例如，主要在西方臨床試驗(yàn)中訓(xùn)練的醫(yī)學(xué) AI 可能難以準(zhǔn)確診斷來(lái)自代表性不足人群的患者。
| 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 | 偏見(jiàn)增加 |
| 將模型暴露給多個(gè)視點(diǎn)可以提高推理準(zhǔn)確性 | 一些來(lái)源可能不可靠或有偏見(jiàn)，從而強(qiáng)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(zhì)量 | 過(guò)度過(guò)濾可以刪除有效但有爭(zhēng)議的信息，從而降低推理的靈活性 |
| 幫助專門(mén)從事法律、醫(yī)學(xué)或科學(xué)推理的模型提高質(zhì)量 | 狹義的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會(huì)引入來(lái)自特定學(xué)科或地區(qū)的偏差 |
| 確保代表不同的人口和意識(shí)形態(tài)觀點(diǎn)可以提高質(zhì)量 | 過(guò)度補(bǔ)償可以通過(guò)在不存在的情況下強(qiáng)行人為的中立來(lái)扭曲推理 |
| 通過(guò)使用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的知識(shí)庫(kù)來(lái)提高事實(shí)正確性可以提高質(zhì)量 | 精選知識(shí)庫(kù)（例如，百科全書(shū)、學(xué)術(shù)論文）可能反映歷史或系統(tǒng)性偏見(jiàn) |
推理模型不僅匹配模式，還遵循復(fù)雜的多步驟邏輯。但是，模型越復(fù)雜，就越難解釋它是如何得出結(jié)論的。
另一方面，優(yōu)先考慮可解釋性通常意味著過(guò)于依賴明確的邏輯規(guī)則，這可能會(huì)限制性能并使 AI 更難處理新的復(fù)雜問(wèn)題。
挑戰(zhàn)在于找到適當(dāng)?shù)钠胶恻c(diǎn) – 在不犧牲其解決問(wèn)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(jié)構(gòu)化的推理和明確的規(guī)則可以提高可解釋性 | 對(duì)規(guī)則的過(guò)度依賴限制了模型的適應(yīng)性;它開(kāi)始與模棱兩可的現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題作斗爭(zhēng) |
| 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)）可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化 | 深度學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型成為一個(gè)“黑匣子”，沒(méi)有明確的方法來(lái)解釋為什么做出決策 |
| 混合 AI 將結(jié)構(gòu)化邏輯與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，使某些步驟可解釋 | 混合 AI 需要更多的計(jì)算能力，并增加了訓(xùn)練的復(fù)雜性 |
| 專注于分步可追溯性使人類能夠?qū)徲?jì) AI 決策并檢測(cè)錯(cuò)誤 | 它會(huì)減慢推理時(shí)間，降低效率 |
| 端到端深度學(xué)習(xí)有助于提高模型速度和準(zhǔn)確性 | 當(dāng)?shù)贸鲥e(cuò)誤的結(jié)論時(shí)，它使審計(jì)和診斷變得更加困難。 |
DeepSeek 的最大優(yōu)勢(shì)之一是它是開(kāi)源的，這意味著任何人都可以獲取原始代碼，對(duì)其進(jìn)行修改，并根據(jù)自己的特定需求進(jìn)行調(diào)整。這創(chuàng)造了一個(gè)循環(huán)，其中每項(xiàng)改進(jìn)都建立在上一次改進(jìn)的基礎(chǔ)上，從而帶來(lái)不斷的創(chuàng)新。
隨著時(shí)間的推移，這會(huì)產(chǎn)生大量預(yù)構(gòu)建的解決方案，使開(kāi)發(fā)人員能夠更快地啟動(dòng)新項(xiàng)目，而無(wú)需從頭開(kāi)始。
當(dāng)然，您可以在自己的基礎(chǔ)設(shè)施上部署 DeepSeek，這不僅僅是使用 AI，而是重新獲得對(duì)工具和數(shù)據(jù)的控制權(quán)。在您自己的系統(tǒng)或云上運(yùn)行 DeepSeek 意味著您不必依賴外部服務(wù)，從而為您提供更大的隱私、安全性和靈活性。
您可以通過(guò)三種主要方式在軟件開(kāi)發(fā)中使用 DeepSeek 的模型：
想開(kāi)始嗎？以下是使用 DeepSeek R1 構(gòu)建軟件的方法：
構(gòu)建任何軟件的第一步都是記錄它應(yīng)該做什么，包括其功能、約束和用戶期望。
DeepSeek 聊天可以通過(guò)分析您的目標(biāo)并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)規(guī)范來(lái)提供幫助，您可以將這些規(guī)范轉(zhuǎn)化為開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的可作任務(wù)。
以下是您應(yīng)該做的簡(jiǎn)要列表：
憑借十多年的經(jīng)驗(yàn)，我們建立了一個(gè)高效的流程，用于快速收集、確定優(yōu)先級(jí)和完善需求。這可確保您的愿景清晰、切合實(shí)際，并與行業(yè)最佳實(shí)踐保持一致。
因此，如果您想完善您的需求，保持領(lǐng)先于市場(chǎng)趨勢(shì)，或者確保您的項(xiàng)目為成功做好準(zhǔn)備，讓我們談?wù)劇?/p>
DeepSeek AI 加速并改進(jìn)了代碼生成，以您首選的編程語(yǔ)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(jiǎn)化開(kāi)發(fā)工作流程。
以下是使用 DeepSeek R1 進(jìn)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(gòu)中并進(jìn)行測(cè)試，以確保一切協(xié)同工作。雖然這看起來(lái)很簡(jiǎn)單，但它需要技術(shù)專業(yè)知識(shí)來(lái)：
DeepSeek AI 可以簡(jiǎn)化代碼審查、合并沖突解決、變更跟蹤和 DevOps 集成。通過(guò)自動(dòng)化這些流程，它可以幫助團(tuán)隊(duì)更高效地工作并保持高質(zhì)量的代碼。
以下是 DeepSeek API 如何增強(qiáng)協(xié)作：
不幸的是，雖然 DeepSeek 聊天可以自動(dòng)化許多技術(shù)任務(wù)，但它無(wú)法取代人工監(jiān)督、團(tuán)隊(duì)參與或戰(zhàn)略決策。保持均衡的工作流程仍然需要經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目管理。
DeepSeek AI 可以通過(guò)自動(dòng)生成測(cè)試用例、減少手動(dòng)工作和識(shí)別潛在錯(cuò)誤來(lái)在整個(gè)軟件測(cè)試生命周期中提供幫助。它還提供解釋并建議可能的修復(fù)方法。
集成 DeepSeek API 以：
請(qǐng)注意：雖然 AI 有助于錯(cuò)誤檢測(cè)，但它無(wú)法獨(dú)立解決問(wèn)題，因?yàn)樗y以解決：
DeepSeek AI 可以通過(guò)建議最佳計(jì)劃以最大限度地減少停機(jī)時(shí)間、預(yù)測(cè)計(jì)算能力需求以防止延遲以及在故障導(dǎo)致問(wèn)題之前識(shí)別故障模式來(lái)協(xié)助部署。
遺憾的是，雖然 AI 可用于監(jiān)控和警報(bào)，但它無(wú)法設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)或做出關(guān)鍵的部署決策。它努力解決以下問(wèn)題：
對(duì)于概念驗(yàn)證之外的任何作，與專門(mén)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)合作可確保您的應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)正確、可擴(kuò)展且沒(méi)有代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。
DeepSeek 已將 AI 能力從公司手中轉(zhuǎn)移出去，為用戶提供了更多的控制權(quán)、隱私和定制。然而，它并沒(méi)有解決 AI 面臨的最大挑戰(zhàn)之一——需要大量資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)仍然是遙不可及的，更不用說(shuō)個(gè)人了。
因此，雖然中國(guó)的 DeepSeek AI 是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但它并不能替代人類的專業(yè)知識(shí)。通過(guò)與軟件開(kāi)發(fā)公司合作，您可以將 AI 的效率與人類的創(chuàng)造力、經(jīng)驗(yàn)和戰(zhàn)略思維相結(jié)合。這可確保您的軟件不僅構(gòu)建得更快，而且滿足質(zhì)量、可擴(kuò)展性和用戶滿意度的最高標(biāo)準(zhǔn)。
也就是說(shuō)，DeepSeek 絕對(duì)是值得關(guān)注的新聞。
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