DeepSeek背后的资金部分来源于量化基金，主要是通过人工智能训练出的大模型，用于股市分析和投资策略，从而生成钱生钱。DeepSeek通过量化基金的收益，使得DeepSeek得以持续投入研发。

DeepSee目前的强大之处：DeepSeek内置了动态的思维链，能够自动拆解问题，并根据问题的需要激活相关的专家模型进行解答。

DeepSeek的专家模型是分层的，每一层都有多个专家。这种组合方式使得DeepSeek能够处理各种类型的问题，从心理问题到物理问题，从数学问题到商业问题，都能给出相应的解答。

DeepSeek在医疗、教育、出版等多个领域都表现出了强大的能力。像是在医疗领域，DeepSeek已经能够辅助医生进行诊断和治疗，甚至在某些情况下超过了三甲医院医生的水平。

虽然目前DeepSeek在很多方面都表现出色，但它还不是最终状态，在某些特定领域或复杂问题上，DeepSeek可能无法给出完全准确的答案。要真正发挥DeepSeek的潜力，需要将其与外部知识库的相结合。通过不断的应用和反馈，可以不断优化DeepSeek的性能和准确性。

用好DeepSeek的人，往往是在某一方面具备深度专业技能的人。人工智能工具虽然强大，但并不能替代专业领域的经验。

在医药研发领域，一个对医药行业没有深入了解的人，即使使用了DeepSeek工具，也不可能发明出真正有效的新药。因为DeepSeek工具的输出需要由专业人士进行验证和调整，以确保其准确性和可靠性。

DeepSeek工具可以辅助专业人士进行更高效、更精确的工作。例如在医药研发中，DeepSeek可以帮助筛选潜在的候选药物，但最终的验证和优化仍然需要专业人士来完成。

在销售领域，DeepSeek工具可以辅助销售人员进行客户分析、预测销售趋势等，但与客户建立信任关系、进行有效沟通等核心技能仍然需要销售人员自身具备。

也就是说DeepSeek可以拉长长板，补齐短板，提高效率，高效率的完成工作和学习。

DeepSeek的理解力强，相对简单的输入，普通人也能轻松地使用它们。大大降低了使用DeepSeek的门槛，使得更多人能够利用DeepSeek工具进行创作或完成工作任务。

虽然DeepSeek目前发展迅速，但是输出的内容参差不齐，准确性不高。如果输入的内容不明确，输出的结果也无法满足我们的要求，所以大家在使用时也要保持一定的客观性。

相信未来随着DeepSeek的不断发展，用户的不断学习到逐渐适应其沟通方式。学会使用更简洁、明确的语言来表达自己的需求和期望，让DeepSeek工具能够更好地理解和响应从而提高工作效率和质量。

在选择人工智能技术时，企业需要根据自身的业务需求和技术掌握程度来选择合适的技术。不同的DeepSeek版本适用于不同的场景，DeepSeek虽然强大，但并不能一个模型解决所有问题。企业需要结合自身的专业背景和实际需求，选择最适合的DeepSeek版本。

对于专业性强的领域，如医药研发，DeepSeek的应用需要更加谨慎。这些领域需要专业知识来指导DeepSeek的使用，以确保输出的准确性和可靠性。在文案、媒体宣传等领域，DeepSeek可以迅速提高工作效率，但也需要专业人员进行审核和修改，以确保输出的质量。

企业内部应形成全员学DeepSeek、用DeepSeek的热潮，更要尊重和引入精通DeepSeek的人才。从领导层到基层员工，都需要了解并熟悉DeepSeek的应用，来提高企业的整体竞争力。

政府公务员使用DeepSeek撰写公文是一个很好的例子，说明DeepSeek可以提高工作效率和质量。同样，企业也可以借鉴这种做法，将DeepSeek应用于更多的工作场景。

听课是快速学习新知识或技能的有效方式。课程通常会将复杂的内容系统化、条理化，并通过讲解和示范帮助大家快速掌握要点。互联网上虽然资源丰富，但内容的质量参差不齐，有些内容可能过于深奥或难以理解，对于初学者来说可能会造成困惑。

建议在选择学习资料和课程时，需要谨慎筛选，选择那些自己比较信任的老师或课程。当我们学习新知识或技能时，仅了解理论知识是不够的，还需要通过实践来加深理解和应用。所以在学习过程中，应该注重实践环节，将所学知识应用于实际工作中，不断积累经验。

听课或自学时，应该将所学内容进行系统化整理和概括，形成自己的知识框架和体系。这样不仅有助于加深理解，还可以提高记忆效率和应用能力。