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通过官方企业号码，比如购买了虚假产品、收到与描述不符的商品等，退款专线号码的建立也为公司提供了一种良好的沟通渠道，公司将继续优化客户服务体系。

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今年1月，深度(du)求索（DeepSeek）公司发布(bu)通用大(da)模型DeepSeek-R1，以其低成(cheng)本、高性能的特征在全球引起(qi)巨大(da)轰动(dong)。DeepSeek的出圈是我国AI发展的重要里程碑，为产业(ye)发展带来了一系列有益的启示。

DeepSeek通过并行线程执行（PTX）、混合专家模型（MoE）、多(duo)头潜在注意力（MLA）和多(duo)Token预测（MTP）四大(da)创新技术(shu)，在算力资源远不及国际同行的情况下，实现(xian)模型性能的大(da)幅追赶，并将(jiang)训练成(cheng)本压缩(suo)至行业(ye)标杆的10%。这一突(tu)破不仅有效(xiao)降低了大(da)模型部署(shu)门槛，也揭示了以算法优化弥补算力短板的可行性，为突(tu)破西方(fang)主导的“大(da)力出奇迹”的AI发展模式，走出多(duo)元化发展路径提供了新方(fang)案。

同时(shi)，DeepSeek采取完全开源的策(ce)略，公开算法、模型权重及训练细(xi)节，使全球开发者能借鉴、改进和部署(shu)模型。开源生态有助于吸引更多(duo)开发者和用户参与，促进技术(shu)迭代，有望改变赢者通吃的竞争格局。

尽管DeepSeek取得重要突(tu)破，但也应看到，我国AI原始创新仍存短板。2023年在被引用次(ci)数最多(duo)的生成(cheng)式AI研究机(ji)构前10名中，中国仅占1席。从AI专利数、深度(du)学习模型、机(ji)器学习加速(su)硬件等方(fang)面来看，我国与美国也仍存差距。

当(dang)前，我国数据基础制度(du)建设仍处于起(qi)步阶段，数据获取和交换机(ji)制尚不健全，行业(ye)数据、公共数据获取和访问困难，大(da)模型可使用的数据有限。同时(shi)，数据标注是高质量数据供给的基础，由(you)于专业(ye)化标注人才短缺，我国数据标注质量仍有待提升，特别是在医疗(liao)、自动(dong)驾驶(shi)等发展需求迫切且对专业(ye)性要求高的领域，数据标注的供给规模和准确度(du)难以满足(zu)发展需求。