**零跑汽车部署人工智能大模型**
零跑汽车宣布部署其自主研发的 "DeepSeek-R1" 人工智能大模型。该模型将优化车载智能系统，提升运营效率。
DeepSeek-R1 将增强智能座舱的交互能力，包括自然语言理解、多轮对话和主动学习。它还能加快个性化服务的响应速度。
零跑汽车已推出多项创新功能，如语音助手支持多轮指令和文本转图像。DeepSeek-R1 的部署将进一步提升这些功能，提供更流畅的人机交互体验。
随着 DeepSeek-R1 的上线，零跑汽车的全新智能座舱即将推出，为用户带来更智能、更便捷的驾驶体验。
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月之暗面推出了针对软件工程任务的全新开源代码大模型Kimi-Dev-72B。 该模型在SWE-bench Verified编程基准测试中取得了全球最高开源模型水平，以仅72B的参数量，超越了刚发布不就、参数量达671B的新版DeepSeek-R1。
理想同学手机、网页端已正式接入DeepSeekR1-0528最新版，切换DeepSeek模型”并开启深度思考”模式即可体验最新的AI问答、创作能力。 据悉，更新后的R1模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如o3与Gemini-2.5-Pro。 在复杂逻辑推理、长文本处理稳定性、代码生成质量等多方面能力
本次AI高考数学测试评估了7个大模型的表现，包括Doubao、DeepSeek、Qwen3等。测试包含14道客观题和5道解答题，总分150分。结果显示：1）客观题各模型差距不大，最大分差仅3分；2）解答题成为主要失分区，仅Gemini2.5Pro获得满分；3）图像识别题（第6题）难倒所有多模态模型，暴露AI图文理解短板。最终Gemini2.5Pro以145分居首，Doubao和DeepSeek R1以144分并列第二。测试表明大模型在数学推理能力上有进步，但在复杂论证和多步骤计算方面仍需提升。
本教程介绍如何利用AI工具DeepSeek快速生成七年级中国古代史教案。操作流程包括：1.登录DeepSeek官网；2.进入文本生成界面；3.输入详细指令，包含教学目标、重难点、教学过程等要素；4.等待AI生成教案；5.检查并调整内容。该工具能帮助教师高效完成系统化的教案设计，但生成后仍需根据实际教学需求进行适当修改和完善，最后保存为所需格式使用。
不知道还有多少人记得，AI行业的六小虎。 行业内都在说，他们已经寂静好久了。 上一次相关的项目发布，还是前一段时间我写的MiniMax声音模型的更新，Speech-02。 而昨晚凌晨将近12点的时候，又是MiniMax，居然在X上，预告了他们一整周的发布计划。
本文介绍如何利用DeepSeek工具高效生成星球日更内容。主要内容包括：1.注册登录DeepSeek官网进入对话界面；2.输入精准指令获取内容，如"生成7篇藏马鸡主题的星球日更"；3.对生成内容进行相关性、实用性评估；4.通过补充指令优化不满意内容。该工具能快速提供多样化素材，解决持续创作压力，经过多次调整可获得符合定位的优质内容。操作流程简单，适合自媒体运营和社群内容创作。
本文介绍如何利用DeepSeek工具快速生成15个爆款标题，提升内容吸引力。操作步骤：1.访问DeepSeek官网；2.输入指令，如"为夏日低卡甜品生成15个小红书标题"，要求包含emoji、数字或关键词；3.根据不同平台特性调整风格：小红书需活泼多用emoji，知乎要理性干货，抖音则简短有力突出冲突。该工具能帮助创作者在海量信息中脱颖而出，解决标题创作难题。
文章介绍了AI工具DeepSeek如何帮助小说创作者突破创作瓶颈。主要方法包括：1.梳理已有情节脉络和续写需求；2.登录DeepSeek交互界面；3.输入包含关键信息的详细续写指令；4.评估生成内容的合理性、连贯性和创意性；5.对不满意部分进行优化调整。该工具能根据已有故事生成富有创意的情节续写，为创作者提供新思路，提升小说创作效率和流畅度。
本教程介绍如何使用DeepSeek AI工具快速生成结构化知识梳理。以"光合作用"为例，通过简单指令即可获得包含定义、过程、影响因素、意义及与呼吸作用比较的思维导图。操作流程：1.登录DeepSeek官网；2.输入指定格式的指令；3.选择输出格式；4.提交生成；5.查看并调整结果。该工具适用于学习资料整理、知识框架搭建等场景，能高效呈现复杂知识的逻辑结构，帮助用户快速掌握重点内容。
本文介绍如何利用DeepSeek工具快速生成30秒短视频脚本。该工具可根据用户需求，自动生成包含开场悬念、核心干货、反转情节和结尾互动的优质脚本。操作流程包括：1.登录DeepSeek官网；2.输入具体指令（如"生成洗发水广告脚本，需包含开场悬念+3个核心干货+结尾互动"）；3.检查并优化脚本内容；4.补充画面风格、背景音乐等细节。通过多次指令调整可获得更理想的脚本
