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近两个月，AI圈像开了倍速一样，可以说是卷疯了......

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仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。

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应用内接入 DeepSeek-R1 已经成了一种潮流。

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接入DeepSeek，不等于All in DeepSeek

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那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。

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广东打响了第一枪。深圳龙岗区的政务系统悄悄上线了DeepSeek-R1全尺寸模型，群众办事时面对的不再是机械的问答机器人，而是一个能理解“我想办落户，但社保断了3个月怎么办”这类复杂问题的AI公务员。东莞紧随其后，把DeepSeek塞进了人工智能大模型中心，号称要让“企业办证速度跑赢奶茶外卖”。更狠的是广州，直接祭出DeepSeek-R1和V3 671B双模型组合

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本文的作用是帮你把问题具体化，这是用好DeepSeek-R1等推理型模型的前置步骤。

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近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。

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最近，DeepSeek 很热，是个好 AI，但不是每个人都能用上。

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凌晨的时候，使用deepseek深度思考+联网搜索做了一个AI产品卡片，展示效果很惊艳，如下是做了几个关于AI教育智能硬件产品的特性图，放几个看看效果。我们需要深度思考+联网搜索的能力，需要根据关键词去检索到详细的信息源，因此联网搜索必不可少，然后根据如上搜索整合的信息让deepseek自适应地根据内容进行排版，选择不同地风格，呈现不同地样式。