当模型复杂度增加到一定程度后，模型开始对训练数据中的噪声和异常值进行拟合，而不是仅仅学习数据中的真实模式。这导致模型在训练数据上表现得非常好，但在新的数据上表现不佳，因为新的数据中噪声和异常值的分布与训练数据不同。
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
智东西3月3日报道，继2月22日超过豆包后，今日，腾讯旗下AI大模型应用腾讯元宝超过DeepSeek，登顶iOS免费App榜。近期借势DeepSeek，腾讯元宝存在感爆棚，密集上新：2月17日宣布已上线DeepSeek-R1 671B和腾讯混元深度思考模型Thinker（T1）；2月18日宣布调用腾讯元宝紧急支持微信搜索，让大家都能稳定体验和使用DeepSeek-R1；
在信息爆炸的时代，搜索引擎早已成为知识工作者和普通人获取专业信息的关键入口。然而，传统搜索引擎以关键词匹配为核心的模式，正在面临前所未有的挑战。
谷歌Gemini 2.0代码助手免费，每月18万次代码补全，支持超大上下文窗口。微软Copilot语音与深度思考功能，同样免费！OpenAI也免费推出了GPT-4o mini高级语音模式。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
当 DeepSeek 在春节期间爆火，所有人都在猜测国内 AI 厂商将会如何跟进时，腾讯元宝上周宣布接入满血版 DeepSeek R1，APPSO 体验后彻底告别了「服务器繁忙」。而就在刚刚，腾讯元宝正式推出自研的 Hunyuan T1 快速深度思考模型，给了我们两种深度思考模型的选择，APPSO 也提前体验了这款模型，第一时间给大家送上使用指南。
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。
今年爆火的国产AI应用DeepSeek化身最火爆的赛博算命师，各种东西方玄学，如《三命通会》、《滴天髓》、《渊海子平》这些你压根没听过的书籍，只需要它“深度思考”几秒钟就能手到擒来。
DeepSeek-R1因其游刃有余的用户需求响应能力，尤其是其独特的“深度思考（DeepThink）”模式及卓越的推理能力，在这个春天绝响全球。为了让更多领域的用户切实便捷地开展体验，超算互联网平台第一时间上线了DeepSeek Chatbot可视化界面功能。
