项目编号： DeepSeek 智能体开发通用 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景................................. 项目开发工具清单..........................................................................152 1. 项目概述 DeepSeek 智能体开发通用方案旨在构建一套高效、灵活且可 扩展的智能化解决方案，以满足企业在复杂业务场景中对智能决 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 现有的企业信息化系统中，降低实施成本。 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进

DeepSeek 在金融银行的应用方案 2025 年 02 月 21 日 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 DeepSeek 技术概述................ .................................................9 1.3 DeepSeek 在金融银行的应用前景.....................................................10 2. DeepSeek 技术基础.................................................... 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场

2025年开年，当中国AI初创企业发布的DeepSeek-R1模型以"1/10训练成本实现 OpenAI同级推理性能"的表现震动全球时，教育行业率先成为这场AI技术平权浪潮 的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 DeepSeek，或将已有AI教育产品接入DeepSeek进行能力/功能升级、或以 DeepSeek为基座发布新AI教育应用和智能学习硬件，快速抢占DeepSeek模型带 来的AI创新机遇。 来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 相较于其他通用及垂类大模型，DeepSeek能够得到头部教育企业广泛青睐、激起 抢滩布局，主要得益于其几大特点： l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 程、进行知识回溯、引导学生个性化思考，从而辅助教师及家长教育，削减此

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n n 建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... .....172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强 取以下步骤：  首先，进行需求分析和系统现状评估，明确模型的部署目标和 预期效果。  其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架

DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企 国外头部 国内大厂 国内创业明星 国内外大模型百花 齐放 全球开源社区 DeepSeek 是“深度求索 ” 开发的一系列人工智能模型。 DeepSeek 通过持续的技术创 新 和市场拓展，在自然语言处理和大型语言模型方面取得了显著进展，在国际市场上获得 了 广泛认可。其中： ● DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。 ● DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练生成的强化推理能力模型，在数学、 代 码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 DeepSeek 推动国产模型达到新 的高度 开源模型比肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3

项目编号： DeepSeek 在工程造价上的 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 项目背景........................... ....................................................................7 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介.................................................................10 1.3 工程造价行业现状........................... .........................................11 1.4 应用 DeepSeek-R1 的意义.................................................................12 2. DeepSeek-R1 大模型的技术特点.........................................

——Deepseek 冲击波系列报告 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 维持评级 程培   宋丽莹  孟熙  行业深度报告 · 医药生物行业 Catalog 行业深度报告 · 医药生物行业

DeepSeek洞察与大模型应用 人工智能技术发展与应用实践 联通数据智能有限公司 史树明 2025年 -1- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -2- • DeepSeek是私募量化巨头幻方量化旗下的一家大模型企业，成立于2023 年5月份。 • 幻方量化营收：作为中国头部量化对冲基金，曾管理资金规模超160亿美 元（2019年），年管理费收入超过3亿美元。 元（2019年），年管理费收入超过3亿美元。 DeepSeek公司概况 -3- DeepSeek-V3（对标GPT-4o）于2024年12月 26日推出，因其显著的性能，用户迅速开始增长 ��� ��� ��� ��� ��� ��� • Deepseek-V3仍是基于Transformer架构的模型，是 一个强大的混合专家（MoE）模型，总共有 671B 个 参数，生成每个token时激活 37B 参数 • • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和