 一、DeepSeek的技术特点 一是架构设计。DeepSeek将多个专家模型组合，遇到不同类型问题时可自动调用相应的“专家”模块处理，相比传统大模型而言，DeepSeek处理问题的效率大幅提升。具体体现在其采用多头潜在注意力（MLA）机制，处理万字文档的显存占用显著降低；采用多令牌预测（MTP）技术，可让模型同时预测多个令牌，加速推理过程，提升整体性能。 二是训练优化。将字符或词组训练优化为字母或数字的混合精度训练，提升训练速度的同时，还减少了硬件资源的使用，在超大模型训练上优于通用人工智能。设计的计算和通信并行算法，实现了功能的完全重叠，大幅提升硬件资源利用率。开发了在不同节点间快速高效传输数据的跨节点通信功能，充分利用无限宽带和显卡加速技术，极大减少了硬件设备的消耗。 三是成本与效率。DeepSeek采用蒸馏技术，训练成本低、时间短，相比其他同级别模型而言，性价比大幅提升。同时建立了高效推理机制，通过架构和训练优化，显著降低了计算资源消耗，提升了推理效率，如DeepSeek-V3模型在生成吐字速度上，从20TPS提升至60TPS，相比上一版模型实现了3倍的性能提升。 四是语言处理。Deepseek支持多语言模型，尤其在中文知识领域有特殊优势，例如在中文SimpleQA测试中，超越了部分领先的闭源模型，有助于弥合AI技术中的语言差距。同时，其拥有大上下文窗口，能够处理和理解更长的文本，在长时间对话和复杂文本处理中，能更好地把握上下文信息，提供更准确、连贯的回答。 五是技术开源。DeepSeek将模型和训练细节开源，允许开发者和研究者自由使用、修改和共享技术，能够促进AI社区合作，加速技术创新，吸引更多人参与到模型的改进和应用开发中。 二、DeepSeek在检察业务中的应用场景 辅助案件办理。在检察机关办案实践中，检察官面对的文书卷宗有时多达几十卷乃至数千页，犯罪嫌疑人、证人的口供和证词有可能出现前后不一致的情形，所有的证据疑点都需要检察官逐个审核确认。因此，在案件办理中可以挖掘DeepSeek以下五个方面的功能，一是要素抽取，通过对电子卷宗的快速识别，将案件中的核心要素进行分析提取，并按不同维度予以展示；二是要素定位，根据要素信息快速查阅与这些要素相关的证据，可以节省取证时间；三是矛盾检测，可以智能选择相关证据并进行比对，对于同一事实认定的多份证据，通过智能分析并找出矛盾点，可以快速定位证据中的核心矛盾；四是证据导图，可以在系统完成要素梳理后，基于案件详情自动形成证据链，提供可回溯的清晰直观的整体案情导图；五是文书生成，基于案件事实快速生成相应的法律文书。 推动类案监督。当检察官面对蕴含大量司法认知成果的多源异构法律文书时，如何准确、高效提取有效信息成为必须解决的难题。在这方面，可发挥DeepSeek以下三个功能，一是要素自动标注，在完成简单手工标注样本的基础上，通过人工智能自动标注同类型文本，为开展大数据法律监督工作提供数据支撑；二是快速构建模型，基于自动标注产生的结构化数据，将要素之间的数字化公式生成规则库，再通过规则库的排列组合形成不同类案的监督模型；三是智能线索推送，基于不同规则形成的监督模型，可辅助检察官从不同时间、地域、业务维度发现看似毫无关联的案件背后的线索信息。 参与社会治理。社会治理涉及面广，检察机关参与社会治理时需要注重法治保障和个体权利的维护，这就要求检察官不仅要具备法律知识，还需掌握相关领域的专业知识。在这方面，可以发挥DeepSeek以下三个功能，一是数据智能处理功能，通过对大量文本、音视频、图片等非结构化数据进行训练并总结规律，提出解决问题方案；二是关键信息发现功能，进行裁判文书和卷宗材料的自动分析；三是文书生成功能，结合现行相关的法律法规和规章制度，自动生成相关检察建议。 提供辅助决策。这是当前DeepSeek生成式人工智能最主要的应用领域，即能够针对用户的要求，输出文字、图片、视频等格式文件。其性能体现在以下三个方面，一是面向检察官提供信息查询、在线问答等服务，实现案情分析、案件趋势等智能预测研判；二是面向司法辅助人员提供办公辅助、知识问答、公文编写等方面的智能支持，帮助完成繁杂的日常工作；三是面向人民群众提供线上及时便捷的法律咨询，实现检察智能化个性化服务。 三、DeepSeek人工智能技术的未来发展方向 面对即将打开的“潘多拉魔盒”，技术红利和人机抉择或将同时发生。现阶段，DeepSeek人工智能技术在检察机关的应用中，还面临机械司法、人机决策、配合制约、司法伦理和数据安全等诸多风险挑战，但其在业务管理、案件管理、质量管理以及综合管理等方面将发挥越来越重要的作用，有待检察人员深入学习、挖掘和利用。 编辑：李娜 杨鑫宇 |
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