DeepSeek前显问题学习问答

DeepSeek自发布以来受到火热追捧，我们又能知多少呢？不妨简单学习一下，

1.DeepSeek的核心技术优势是（ ）？

A. 量子计算芯片设计

B. 基于大模型的智能决策系统

C. 区块链分布式存储

D. 生物特征识别算法

‌答案：B‌

  解析：DeepSeek以自主研发的大模型为核心，支撑智能决策、数据分析等场景，而非量子计算或生物识别技术。

2.DeepSeek R1 的正式发布时间是？

A. 2024 年 12 月

B. 2025 年 1 月

C. 2024 年 7 月

D. 2025 年 3 月

答案：B

  R1 于 2025 年 1 月正式发布，并同步开源模型权重。

3.在数学推理任务中，哪个版本表现更优？

A. DeepSeek R1

B. DeepSeek V3

C. 两者相同

D. 未公开数据

答案：A

‌   R1‌：优先用于数学证明、算法研究、竞赛级题目解答等需要深度逻辑分析的场景‌。

‌V3‌：更适合知识问答、多语言翻译或长文本生成等通用任务‌。

4.下列哪项是DeepSeek在项目管理中的典型应用（ ）？‌

A. 自动生成电路板布线图

B. 基于历史数据的项目进度预测

C. 3D建筑模型渲染

D. 工业机器人路径规划

‌答案：B‌

   解析：DeepSeek擅长通过机器学习分析历史数据，提供项目进度、资源调度等预测服务，属于项目管理支持范畴。

5.DeepSeek V3 中（  ）技术犹如一把精准的筛子，能够从浩瀚的数据海洋中提炼出最为关键的信息，进而生成高质量的训练数据集。

A. 多阶段强化学习

B. FP8 混合精度训练

C. 冷启动技术

D. 数据蒸馏

答案：D

   数据蒸馏技术便是其核心竞争力之一。这一技术犹如一把精准的筛子，能够从浩瀚的数据海洋中提炼出最为关键的信息，进而生成高质量的训练数据集。相较于传统方法，数据蒸馏技术不仅极大地降低了对数据量的需求，使得训练过程更加高效，同时，由于数据质量的提升，模型的训练效果也得到了显著增强。

6.DeepSeek V3 中采用了（  ）进行低精度计算。这一创新举措在保证模型计算精度的前提下，大幅度减少了内存使用和计算成本。

A. 多阶段强化学习

B. FP8 混合精度训练

C. 冷启动技术

D. 数据蒸馏

答案：B

   DeepSeek-V3还采用了FP8混合精度框架进行低精度计算。这一创新举措在保证模型计算精度的前提下，大幅度减少了内存使用和计算成本。FP8混合精度框架通过优化算法和数据表示方式，使得模型在训练过程中能够以更低的精度进行计算，而无需牺牲过多的性能。这一技术的引入，无疑为DeepSeek-V3的低成本训练之路提供了强有力的支持。

7.以下哪个场景更适合 DeepSeek V3？

A. 复杂算法交易策略生成

B. 智能客服多轮对话

C. 数学定理证明

D. 代码漏洞检测

答案：B

   V3 在通用场景（如智能客服）中表现更优，而 R1 专注于复杂推理任务。

8.在代码生成任务中，哪个版本表现更优？

A. DeepSeek R1

B. DeepSeek V3

C. 两者相同

D. 未提及

答案：A

   在代码生成任务（如 Codeforces Elo 测试）中，DeepSeek R1 的表现更优。具体数据为：R1 在该测试中得分为 2029 分，高于 V3 的 1950 分。

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