deepseek苹果版

【deepseek苹果版】

  DeepSeek 现已登陆 iOS 平台! 无论你使用的是 iPhone 还是 iPad，都可以在下载 DeepSeek，体验智能助手带来的便捷生活。

  iOS 版本特色功能：

  完美适配 iOS 系统： 简洁美观的界面设计，流畅顺滑的操作体验，与你的 Apple 设备完美融合。

  支持 Siri 快捷指令： 无需打开 App，直接使用 Siri 唤醒 DeepSeek，快速查询信息、设置提醒等。

  与 iOS 系统深度整合： 支持将 DeepSeek 添加到小组件，方便你随时查看信息、快速启动应用。

  支持 iCloud 同步： 在不同 Apple 设备上无缝同步你的数据和设置。

  iOS 版本核心功能：

  智能问答： 涵盖知识百科、生活技巧、科技资讯等多个领域，为你提供准确、全面的回答。

  个性化推荐： 根据你的兴趣和使用习惯，推荐你可能感兴趣的新闻、文章、视频等内容。

  高效搜索： 整合多个信息源，提供快速、精准的搜索结果，节省你的时间。

  语音交互： 支持语音输入和输出，解放双手，提升使用便捷性。

  多语言支持： 支持多种语言，方便不同国家和地区的用户使用。

  适用场景：

  学习工作： 快速查找资料、解答疑问，提高学习和工作效率。

  生活娱乐： 获取生活资讯、娱乐推荐，丰富你的日常生活。

  旅行出行： 查询路线、预订酒店、了解当地文化，让你的旅行更轻松。

  使用说明

  首次调用 API

  DeepSeek API 使用与 Open AI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 Open AI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 Open AI API 兼容的软件。

  * 出于与 Open AI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。

  * deepseek-ch at 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。 通过指定 model='deepseek-ch at' 即可调用 DeepSeek-V3。

  调用对话 API

  在创建 API key 之后，你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出，您可以将 Stream 设置为 true 来使用流式输出。

  curl

  Python

  nodejs

  进步在哪里V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的。相较于V3(类4o)模型，R1(类o1)系列模型进行了更多自我评估、自我奖励式的强化学习作为后训练。

  在R1之前，业界大模型普遍依赖于RLHF(基于人类反馈的强化学习)，这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解「什么才是好的答案」，帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择。正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5，制造了2022年年底Ch atGPT上线时的惊喜体验。不过，GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈。

  R1系列模型放弃了RLHF中的HF(human feedback，人类反馈)部分，只留下纯粹的RL(强化学习)。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程：为模型设置两个奖励函数，一个用于奖励「结果正确」的答案(使用外部工具验证答案的最终正确性)，另一个奖励「思考过程正确」的答案(通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性);鼓励模型一次尝试几个不同的答案，然后根据两个奖励函数对它们进行评分。

  DeepSeek称，R系列模型在强化学习中涌现出了「反思」能力。

  DeepSeek发现，由此进入强化学习过程的R1-Zero生成的答案可读性较差，语言也常常中英混合，但随着训练时间增加，R1-Zero能不断「自我进化」，开始出现诸如「反思」这样的复杂行为，并探索解决问题的替代方法。这些行为都未曾被明确编程。

  DeepSeek称，这种「啊哈时刻」出现在模型训练的中间阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间。「这一刻彰显了强化学习的力量和美妙——只要提供正确的激励，模型会自主开发高级解决问题的策略。」DeepSeek称，经过数千个这样的「纯强化学习」步骤，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与Open AI-o1-0912的性能相匹配了。

  DeepSeek在论文中说，「这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL(强化学习)来激励，而不需要SFT(Supervised fine-tuning，基于监督的微调)的开放研究。」

  不过，由于纯强化学习训练中模型过度聚焦答案正确性，忽视了语言流畅性等基础能力，导致生成文本中英混杂。为此DeepSeek又新增了冷启动阶段——用数千条链式思考(CoT)数据先微调V3-Base模型，这些数据包含规范的语言表达和多步推理示例，使模型初步掌握逻辑连贯的生成能力;再启动强化学习流程，生成了大约60万个推理相关的样本和大约20万个与推理无关的样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后，就得到了R1——前面提到，DeepSeek还用这80万个以思维链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模型，结果表明其推理能力也提升了。

  更新内容v1.0.7：

  - 优化公式展示效果

  - 修复部分已知问题