问如何更好地使用 DeepSeek？能给生产力带来哪些提升？

我从应用场景中来说吧，我们现在在为跨境电商服务中引入了deepseek，用在我们处理卖家的商品信息如何规范的向海关申报的问题，以往这种专业的操作一般交由报关行让专业的报关员进行商品的海关编码归类，同时根据商品的描述、图像、材质、用途等信息进行提取，形成向海关申报的规范数据（海关对于商品申报的要求有明确字段和属性要求，用来判断是否合规和符合监管条件，是否可以出口，能不能退税，以及到目的国是不是能够进口等都有一套全球标准化的管理规范），然后向海关申报，这其中很多的人工工作都是在处理文本、图像相关的商品数据，我们在引入AI以后，95%以上的工作基本上都能通过AI完成，拓展到技术和业务结合中来看，AI 完全可以替代 报关员、客服这种工作，对生产力来说会有非常大的提升，毕竟人无法做到7*24小时工作，但是AI可以。

DS目前走的道路，也是适合中国国情的生产力提升力，更加精确地讲，提升新质生产力之路。首先看DS的一些特性 1. 垂直领域模型。结合专家混合系统，不需要大而全。2. 缩小部署规模，模型不应该只能布在云里，中国是制造业大国，有大量应用场景需要布在端和边。3. MIT开源，彻底开放，根源上解决合规性，安全性方面的障碍。4. 关注推理多于预训练。解决问题的是推理能力，而不一定需要无所不知的AI大神。

对于生产力提升：

1. DS带来了全域智能化的可能性。不同参数规模的大模型，分别部署在公有云，私有云，边缘设备，端设备（包括各种机器人），形成智能间协同，彻底解决敏捷性问题。

2. 通过内置大模型的产品的智能化或者智能体，可以承载跨越时代的产品创新，和产品升级，而且成本可控。建筑，汽车，消费电子等产业，大量的生产性服务业都将得到提升。

3. DS让国产自主可控的AI技术生态成为可能，有助于拉动中国整个行业的发展。

4. DS的持续行业化领域化对需要大量的数据语料，有利于数据要素市场的健康运行。