在DeepSeekV3和R1推出后，顶尖的模型效果和用户体验，加上开源特性，大大缓解了我国在算法和算力上的困境，但数据方面的挑战依然存在。高质量数据能够保障模型推理回答的准确性，多模态多种类的数据能提升模型的泛化性和推理能力。然而，国内和国外在可用数据量上存在天然差距。据W3Techs调研显示，英文网站占比为59.3%，而中文只有1.3%。国内可供训练的公开中文数据不足，标准化程度也不高。IDC和浪潮信息的研究显示，目前企业在应用人工智能中面临的最大挑战是缺乏高质量可用数据，占比高达66%。此外，数据采集与处理是国内企业在生成式AI应用时的主要支出方向。

　　DeepSeek采用创新性架构（MLA+MoE），解决了许多工程化难题，使其在极低成本下成为最强的开源基础模型之一。DeepSeek的关键在于使用数据蒸馏技术，得到更为精炼有用的数据。具体而言，DeepSeek-R1-Zero模型通过自我尝试和调整行为来学习，不需要预先标注的数据。该模型在数学和编程方面表现优异，但也存在可读性差的问题。为此，DeepSeek团队通过监督微调和强化学习优化模型，使生成的答案更清晰，语言更统一。

　　DeepSeek除了在算法层面进行创新和优化，其核心步骤中的数据都是自行人工处理或撰写的安卓手机无法翻墙。爆火后，DeepSeek开启了数据百晓生实习生招聘，岗位要求不高但薪资丰厚，显示出对高质量数据的重视。值得注意的是，该岗位优先考虑小语种专业，这可能是为了进军全球市场所做的准备。

　　国产人工智能（AI）大模型DeepSeek火遍全网，整个互联网世界都在向它提问。记者问DeepSeek：“网友们问你最多的问题是哪些？”没想到，它在深度思考后真的给出了答案。网友们关注的问题大致集中在以下五个方面：技术实力、投资理财、职业前...

　　突破AI发展的传统路径依赖，为全球AI创新开发提供了新选择。DeepSeek成为今年春节期间科技领域的热点话题，引发了关于中国AI崛起、英伟达股价波动以及AI国运的广泛讨论。本文将通过解答十个问题来探讨DeepSeek的相关线