23张PPT搞懂DeepSeek核心技术！

于 2025-02-12 08:45:35 发布
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DeepSeek 作为AI 大模型其中的佼佼者，各种突破与创新不断涌现，正引领着人工智能发展的新方向；本文以 PPT 式风格直观呈现技术精髓，深入揭秘 DeepSeek 核心技术。

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今晚7:30还有腾讯云工程师还将现场演示教你 DeepSeek 丝滑部署的 N 种方式，记得预约直播！👇

DeepSeek 核心技术大揭秘，以 “PPT 式风格” 更好地展现核心技术点，多视角剖析不同版本技术亮点以及发展历程，探索 DeepSeek V1~R1 卓越之处，为技术爱好者、专业人士和从业者提供使用指引，同时启发更多关于人工智能创新发展的思考与探索。

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本文内容由腾讯工程师 Tommie 制作，整理不易侵权必究。

   彩蛋时刻

腾讯云自春节以来，已陆续上线 DeepSeek R1 等模型的一键部署和限免体验，并提供了 API 调用+联网搜索等产品功能，欢迎点击以下文章标题了解更多详情！

《腾讯云X DeepSeek：API调用+联网搜索，分钟打造企业级 AI 应用》

《一键部署+限免体验！腾讯云上架DeepSeek系列模型》

《一键部署，3分钟调用！DeepSeek-R1登陆腾讯云》

-End-

原创作者｜Tommielei

感谢你读到这里，不如关注一下？👇

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你还有哪些 DeepSeek 的使用心得？欢迎评论留言补充。我们将选取1则优质的评论，送出腾讯云定制文件袋套装1个（见下图）。2月19日中午12点开奖。

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一文搞懂：RAG、Agent与多模态的行业实践与未来趋势
04-24 1012
其核心思想是：在生成答案前，先从外部知识库（如文档、数据库、互联网）中检索相关证据，再基于检索结果和用户输入生成更准确、可靠的回答。例如，当解析“两个品牌在分辨率参数上的差异”时，模型不仅需识别图像中的文字内容，还需解析文本间的排版逻辑与表格结构信息。与传统的基于向量的RAG相比，记忆驱动RAG利用LLM的KV缓存作为动态索引，具备更高的灵活性和适应性。文档中存在成千上百万的文字信息，大量数据后如何对数据分块（涉及权衡文本颗粒度、上下文的完整性）选择适合的文本颗粒度（数据分块）能够平衡检索的精准和召回。
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具身智能全解读，从实验室到产业化 | TVP技术夜未眠
04-23 403
邵浩 中国人工智能学会具身智能专委会委员、腾讯云 TVP日本国立九州大学工学博士。vivo 高级专家，资深人工智能技术专家，曾任创东方投资总监、复星集团 AI 业务负责人，联席 CEO 业务助理，科创委员会战略联盟负责人。曾任 vivo 人工智能研究院算法专家，技术总监。邵浩博士从事人工智能技术及产品研发十余年，曾带领团队落地虚拟数字偶像、对话机器人、搜索、翻译、无障碍系统、人机交互等各类产品。上海市静安区首届优秀人才，上海市人才发展基金获得者，杭州市高层次人才，中国计算机学会高级会员。
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深入微服务核心：从架构设计到规模化
04-23 711
👉目录1 微服务2 演化式架构师3 如何建模服务4 集成5 分解单块系统6 康威定律和系统设计7 规模化微服务8 总结《Building Microservices》这本书是吃透微服务的大部头，本文基于全书内容，系统性地阐述了微服务架构的设计原则、实施策略与挑战，从微服务的核心概念出发，延伸到架构设计、服务拆分、集成技术及规模化实践，为开发者提供了构建稳健微服务体系的指导框架。关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇微服务什么是微服务？微服务就是一些协同工作的小而自治的服务。我们在一个单体系统中，通常会
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氛围式编程什么鬼！？
04-22 690
腾讯的开发团队使用 CodeBuddy 的代码补全、Craft、单元测试、 代码智能评审等功能，进行提升编码效率、理解老旧项目、重构遗留代码、发现代码漏洞，直接提升提高了代码质量和可维护性。它以插件形式AI直接集成到 IDE编码环境中，提供侧边栏聊天（称为 Craft Agent 模式 & Chat AI 问答 ），你可以在 Craft Agent 中发送自然语言指令，AI 深度理解需求，自主完成多文件代码编写与修改，自动生成可执行的应用。Kite是一个基于AI的代码完成工具，可以帮助开发者完成代码。
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大厂都在用！Protobuf原理解析与优化技巧
04-17 690
typeid用于存储结构体字段编号（tagNum）和字段类型（tagType），tagNum为字段“=”后的数字，tagNum也使用varint进行编码，因此如果“=”后的数字很大，则可能导致tagNum编码变大，tagid占用多个字节。需要注意的是如果某个字段是结构体类型，该字段对应的结构体中的所有元素均为默认值，这种情况下该字段的data部分会被省略，只保留tagid和length部分，当然length部分值为0。如果字段的指针为空，则该字段不会有任何内容出现在序列化后的字节流中。
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MCP协议从原理到开发：一文读懂大模型交互的标准化革命！
04-16 1287
我使用的版本是v0.6.0，如果是用devcloud开发的同学可能会无法调试使用，因为代理地址写死了是localhost，导致连接失败，已经给社区提了PR #201并合并，远程开发的同学可以直接拉源码或者等待工具发布新版本。以代码编辑器 Cursor 为例，作为 MCP 客户端，用户可以通过集成不同的 MCP 服务器，将其转变为具备 Slack 消息收发、邮件发送（Resend MCP）、甚至图像生成（Replicate MCP）等多种功能的综合工作站。如果有不对的地方，还请各位批评指正。
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腾讯云TVP AI与安全高峰论坛圆满落幕，共探大模型时代的安全破局之道
04-15 809
在「大模型时代：安全如何洗牌」TVP AI 与安全高峰论坛上，嘉宾们深入解析 AI 与安全融合的机遇、挑战与未来发展方向，分享一线实践经验、研究成果与真知灼见，为与会者带来深刻的启发与实践指导。本次论坛聚焦大模型时代下 AI 与安全的热点话题，形式多元，通过这次技术盛会，我们凝聚行业智慧，共同为构建更加智能、安全的数字世界出谋划策。腾讯云TVPTVP，即腾讯云最具价值专家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是腾讯云授予云计算领域技术专家的一个奖项。
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谁还在信中台啊？
04-15 933
首先，AI智能化的根基，在企业端，绝对不是硬件或者软件，而是企业和行业知识，没有内部专业知识的AI，只是一个玩具而已，所以，企业要优先构建知识管理部门，这一步越早迈出越好，我们看到很多企业买好了硬件，选好了系统，再开始进行知识整理，等到几个月后知识整理的差不多了，新的硬件和系统已经出来，之前购买的软硬件价值大幅缩水，一旦上线没有那么“好用“、“AI幻觉。改软件，按下葫芦浮起瓢，一次修改，多次擦屁股，有限的人力捉襟见肘，业务认为技术不给力，技术有苦难言，拿不到预算，更不可能投入进行底层迭代。
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“破解”GPT-4o生图技术：万物皆可吉卜力的技术路线推测
04-10 666
👉目录1 GPT-4o 的神奇魔法2 GPT-4o 可能的技术路线推测3 结语最近 GPT-4o 生图模型横空出世，效果和玩法上都有突破性的进展，笔者整理了一下目前相关的技术，抛砖引玉一下，希望有更多大神分享讨论。关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇鹅厂程序员面对面新一季直播继续，每周将邀请鹅厂明星技术大咖深入讲解技术话题，更有精美周边等你来拿，记得提前预约直播～👇GPT-4o 的神奇魔法最近GPT-4o生图模型横空出世，效果和玩法上都有突破性的进展，作为从SD开始一路跟进文生图模型技术的人来说看
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支付系统设计入门：核心账户体系架构
04-09 843
id=1394128。所有将分布式事务拆分成本地事务后引入的问题都是类似的，在事务理论中的“ACID”中，拆分后牺牲了C（一致性）强一致性，但每个本地事物是一致的，另外也缺乏“I”（isolation）隔离型，缺乏隔离型会导致比如“脏读”的异常，即其他事务读到了尚未完全完成事务的更新，这个也很好理解，比如用户本该加100块，但由于异步导致这100块没有马上加上。业务层面而言，这个是可以接受的，因为实行“先借后贷”，所以商户或者用户的可用额度只会小于实际的可用额度，不会出现短款，整体的风险是可控的。
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腾讯程序员：从做管理转回写代码，我所理解的工程师文化
04-08 597
👉目录1 契机2 我们遇到的挑战3 我们的终极目标4 建立团队共识5 找回写代码的乐趣6 释放提升效率的天性7 自我成长8 顺势而为如何实践工程师文化带领出一群靠谱的程序员，并在不确定性的条件下争取成功，是过去几年我在持续思考的事情。团队的工程师文化能不能提升成功的确定性，一定要有吗，它来自哪里，又能带来什么？本文尝试解答这些问题，并期望通过更系统和全面的解剖，可以减少有极致追求的程序员们的纠结和内耗。关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇契机高价值的成功具有高度不确定性，相比靠谱的个人和团队，时代的
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李建忠：智能体正将互联网从信息网络重构为行动网络
04-07 1096
DeepSeek 的技术创新，尤其是强化学习在推理方面的突破性应用，标志着 AI 从训练到推理的范式转变。其开源策略和成本优势正在引发整个 AI 应用生态的"寒武纪爆发"，而这仅仅是 AI 革命的开端。随着技术周期加速演进，我们正在进入从信息网络到行动网络的历史性转折点，智能体将彻底重构互联网生态。李建忠老师的立体框架为我们提供了理解这一转变的多维视角，而他对大模型局限性的哲学思考——"大模型不懂死亡"——则为我们理解 AI 与人类的关系提供了深刻洞见。
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DeepSeek驱动行业智变提速，腾讯云汇聚大咖共话进阶之路
04-03 649
回顾本次腾讯云架构师技术沙龙，嘉宾们不仅展示 DeepSeek 的技术创新，还分享AI技术在各行各业的最新落地实践，向我们展示 AI 未来发展的无限可能。此次沙龙为架构师们搭建一个交流合作的平台，相信今天的每一场分享，每一次交流，都让开发者对 AI 技术赋能业务智能化变革有了更深入的理解。会上，腾讯云架构师技术同盟上海分会正式扬帆启航，未来将引领地区同盟发展，汇聚更多优秀架构师，不断壮大本地技术力量，为架构师行业发展注入新的活力。
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大厂不再招测试？软件测试左移开发合理吗？
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👉目录1 软件测试发展史2 测试左移（Testing shift left）3 测试右移（Testing shift right）4 自动化测试 VS 测试自动化5 来自 EX 测试的寄语最近两年，互联网大厂的招聘中，测试工程师岗位似乎显著减少。在腾讯内部，随着一些 BG 的研效改革逐渐深入，测试工程师这个岗位开始逐渐减少。似乎正在印证一个现象：测试岗位的未来已经不那么乐观？但软件测试伴随着软件行业的出现经过了几十年的进化，花了很多时间和汗水才走到今天，测试这个领域是不会消失的。不少人都议论过岗位和角色的
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探秘 DeepSeek 落地进展，腾讯云携手业界专家共话 AI 生产力
04-02 909
活动在各种奇思妙想的碰撞中圆满结束。邵浩最后提到"广深高速进出行"，“广”是指市场的广阔性；“深”是指创新的深厚性；“高”是指团队的高配性（团队本身的能力包括了情商、智商和逆商）；“速”是指成长的快速性；后面三个字就是投资所关注的财务层面，“进”是指选择合适的进入时点，是 A 轮、B 轮还是 C 轮，“出”是指在什么时候退出，再加上“行”-综合判断可行性，就形成了“广深高速进出行”的要诀，但实际上判断项目是非常难的，尤其是对于早期的 AI 项目。
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只是文档灌Dify？RAG发展一篇文就入门！
04-02 463
关于 RAG 的技术流程，网上已经有非常多高质量的文章介绍，因此笔者想从 RAG 的技术发展角度来写这篇文章，从最基本的 RAG 到当前热门的 Graph RAG、Agentic RAG，介绍 RAG 的不同类型和区别，希望大家能够从文中受益。Graph RAG 让 RAG 有了图检索的能力，但是如何将普通文本、图数据，以及其他类型的数据比如代码、图片等等多元化的数据，兼容到一个统一的 RAG 系统里进行索引、检索、排序，未来复杂 LLM 应用将会对这个能力提出挑战。幻觉现象有多种维度的解释。
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DeepSeek 从热潮到应用，腾讯云携手行业专家共探 AI 下一步
03-28 708
在精彩的观点 PK 讨论下，本次「DeepSeek从热潮到应用」TVP AI 创变研讨会圆满落幕。通过今天的交流与探讨，各位专家帮助我们梳理 DeepSeek 技术发展脉络，分析热潮背后的逻辑与创新，更重要的是探索 AI 落地实践，为我们带来许多启发与思考。TVP AI 创变研讨会，是为 TVP 等技术管理者、AI 创业者打造的专属交流活动，旨在聚焦 AI 前沿，通过系列专题研讨，共同探索 AI 变革浪潮下的创业与创新机遇。未来，TVP AI 创变研讨会将走进更多城市，期待与您见面。
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中台已死，十年再话
03-28 865
👉目录1 导言2 说中台，啥是中台？3 中台怎么搞4 结语中台作为中国互联网技术领域最玄幻的名词之一，曾经充斥在各种技术大会和公众号，面试高阶产品研发人才不探讨下中台都觉得差点儿意思。围绕中台诞生了无数热帖、无数架构图，各路大神现身说法布道授业解惑。你也说中台，我也说中台，仿佛万物皆可中台。各大出版社不甘落后，以中台为名的书一本本新鲜出炉。如果你也读了《企业IT架构转型之道》、《数字化转型的道与术》、《企业级业务架构设计》、《中台战略》、《数据中台》、《中台实践》中的两本以上，翻过几十篇热帖，本文不必再看
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信息安全风云录，AI 时代安全江湖如何见招拆招？
03-27 818
AI 技术的迅速发展，是信息安全正在面临的一次剧变。在带来技术便利的同时，大模型同样加剧了网络安全风险。当下的企业亟需构建体系化、常态化的安全防御策略，在保证基础的安全场景始终稳固的前提下，积极适应新时代的技术升级。大模型将会如何塑造新的安全产业格局？在安全的攻防战场上，技术人如何见招拆招？在当前产业链中，影响信息安全的关键环节又有哪些？更进一步，随着 AI Infra 的应用越来越广泛，传统的解决方案面临着越来越多的挑战，作为安全行业的从业者，如何才能在时代变化中保持自己的核心竞争力，构建自己的核心价值？
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AI 编程神器 Cursor 十大使用技巧：让代码更听你的话
03-27 1766
接下来就是方案的拆分，没错，还是让 AI 去拆分，拆分成 AI 可以执行步骤，这里有一个小技巧就是要把拆分的结果记录到 Notepad 中（Cursor 提供的轻量化记录工具）记下来的目的一个是给自己看，帮自己理清思路（对于生成级别代码，你必须知道方案的思路）也方便后续在此基础上做调整，另一个是作为上下文给到 Agent 模式，Notepad 在两种模式之间起到了很好的桥梁作用。我记得小学的时候，学习奥数，类似“鸡兔同笼”“牛吃草”的问题，我爸每次给我辅导完题目，都会问我：你懂了吗？
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