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    最可恨的是，DeepSeek 这波本来是泼天的流量，iOS App Store 双榜登顶，吸引了非常多国内外的新用户。结果这些新用户要么无法注册，要么登录以后不能正常使用。他们还没来及体验到 DeepSeek 真正的 AI 能力，就被劝退了，必然会造成很多用户流失。
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    先聊DeepSeek MoE 16B本身，最后再来谈一谈对MoE的一些看法。1 DeepSeek MoE 1 1 MoE简介 MoE（Mixture-of-Experts ，译为“混合专家模型”）在LLM中应用的初衷是为了在增加LLM模型大小的同时尽可能保持更低的计算开销。
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    刚刚跟DeepSeek （官网API）打了一架，不知道是不是被降智的体现。【背景】我，自由职业的翻译校对一枚。这两天正在做短剧翻译质检的工作。【使用工具】cheery box，深度求索官方提供的DeepSeek API 【起因】发现有一句话翻译的不自然。原文是：我是
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    从deepseek和豆包的提问界面对比来看，豆包似乎对不会提问的新手更友好一点，会一步一步引导用户去操作。 而且豆包生成文章会先给出文章大纲，用户可以在这个 文章大纲上面自定义操作修改 一些内容，再点击“基于大纲生成文档”，文章才会输出出来。
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    开源 DeepSeek-R1-Zero，预训练模型直接 RL，不走 SFT。开源用 R1 数据蒸馏的 Qwen、Llama 系列小模型，蒸馏模型超过 o1-mini 和 QWQ。性能对齐OpenAI-o1正式版 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下





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