刚刚,DeepSeek上线新模型V3.1

DeepSeek上线新模型V3.1

DeepSeek官方群通知: 线上模型版本已升级至 V3.1,上下文长度拓展至 128k,可通过官方网页、APP、小程序测试,API 接口调用方式保持不变。

DeepSeek官方群通知: 线上模型版本已升级至 V3.1,上下文长度拓展至 128k,可通过官方网页、APP、小程序测试,API 接口调用方式保持不变。

更新后的模型支持的上下文长度达到128K(此前V3-0324版本仅支持64k),这项升级意味着模型可以更好地处理超长文本,比如长文档分析、大篇幅代码理解、深度讨论等。

DeepSeek 体验地址:https://chat.deepseek.com/

API文档:https://api-docs.deepseek.com

值得注意的是,此前,DeepSeek已通过内部人士明确否认了关于R2模型将于今年8月发布的传闻

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量

### DeepSeek 平台对于机器学习工程师的功能与资源 #### 3.1 数据处理工具集成 DeepSeek 提供了一个全面的数据处理环境,支持多种数据源接入。这使得操作人员能够轻松完成来自不同渠道的数据抽取、转换及加载(ETL)工作[^2]。 #### 3.2 开发框架兼容性 该平台集成了多个流行的开发库和技术栈,如Python 和R编程语言的支持,允许用户利用这些强大的分析工具构建模型并执行实验。此外,还特别强调了对微软Azure云服务套件内各类组件的良好对接能力,这对于希望采用云端解决方案来加速项目进展的企业来说尤为重要[^1]。 #### 3.3 实验室实践环节设计 为了帮助学员更好地掌握理论知识并向实际应用转化,DeepSeek 设计了一系列互动式的实验室练习模块。通过这种方式可以有效增强参与者解决问题的能力,并加深他们对公司业务逻辑的理解程度。每周大约需要投入三到四个小时来进行在线课程的学习和动手实操训练。 #### 3.4 自动化部署特性 考虑到生产环境中性能优化的需求,在应用程序配置方面提供了灵活的选择项——即是否开启自动重载功能。当设置`reloadable=true`时,服务器会持续监控类文件的变化情况;而在正式上线前,则建议将其关闭(`false`)以减少不必要的开销并提高系统的稳定性[^3]。 #### 3.5 图像分类案例研究 针对特定领域内的应用场景,比如图像识别任务中的物体检测问题,DeepSeek 还准备了一些经典的样本集合用于教学目的。例如CIFAR-10 或者MNIST这样的公开数据集非常适合用来测试的算法思路或是评估现有方法的效果如何[^4]。
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