deepseek是知名量化资管巨头幻方量化创立。是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型和相关技术。那么它能做些什么呢？在这个大模型百家争鸣的时代，它凭什么可以异军突起。下图是能力清单。

总体来看，可以划分为文本，视频，语音，图片，推理等领域，文本可以细分为：文章生成，文章润色，文章摘要，内容分类等。图片主要包含文字生成图片，图生图。视频类主要包含图片生成视频，文字生成视频。推理主要可以使用在数学，物理等推理性较强的领域。对于大部分的场景来说，生成文字，生成图片这两项功能就足够了，但是对于一些专业领域需要的就不光是这两项功能，会涉及到推理和数据分析。比如一份原始数据，通过大模型我们可以得出一份非常专业的分析文件。如果没有大模型的时代可能需要花费好几天的时间才可以做出一份分析文件。大模型大大的缩短的我们的工作时间。效率却是成倍的增加了。这种效率相比于前几次工业革命是颠覆性的。

在第二次工业时代，也称为“电气时代”，是19世纪60年代后期至20世纪初的一场重大技术革命。它以电力的广泛应用为主要标志，极大地推动了社会生产力的发展，并对全球经济、政治、文化等领域产生了深远影响第二次工业革命，也称为“电气时代”，是19世纪60年代后期至20世纪初的一场重大技术革命。它以电力的广泛应用为主要标志，极大地推动了社会生产力的发展，并对全球经济、政治、文化等领域产生了深远影响。这个时代的明显特点是技术性非常强。大部分机器都是需要大量的知识才可以驱动，比如马路上跑的小汽车，天空中的飞机，铁轨上运行的火车。

数字化时代产生了大量的数据。设备产生运行数据，APP上用户的操作日志以及用户的相关数据。这些数据如果只是冷冰冰的躺在磁盘里边是产生不了什么效益的。只会浪费大量的存储空间。利用这些数据就需要用到很多的工具进行传输，分析。需要花费大量的主机资源和大量的人力资源。现在有了大模型，我们可以加快分析的时长，可以在几秒内就得出我们想要的答案。

大模型的结果是按你输入问题的质量来决定的，就比如你输入给我推荐一个python教程和输入我是一个开发者，我需要一份python教程，所输出的内容是大不相同的。在数据分析的过程中，我们需要输入专业的问题，而不是口语化的语言。只有专业的问题才会有专业的答案。那么掌握这些指令就是我们学习的重点。

涉及到有一些数据属于敏感信息，我们需要在本地环境中部署deepseek模型。

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