DeepSeek賦能新聞內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)新研究

2025年1月，國內(nèi)深度求索公司推出DeepSeek-R1人工智能大模型，引起全球科技行業(yè)關(guān)注。R1模型在技術(shù)上實現(xiàn)了重要突破一一用純深度學(xué)習(xí)的方法讓AI自發(fā)涌現(xiàn)出推理能力，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上，性能比肩美國開放人工智能研究中心（OpenAI）的o1模型正式版，同時該模型具備開源形式、高性能和低成本等優(yōu)勢。根據(jù)路透社報道，因受到DeepSeek人工智能大模型沖擊，美國芯片巨頭英偉達(dá)NVIDIA）當(dāng)日股價暴跌約 17% ，博通（Broadcom）公司股價下跌 17% ，超威半導(dǎo)體公司（AMD）股價下跌 6% ，微軟股價下跌 2% 。納斯達(dá)克（NDX）副主席麥柯奕（RobertMcCooey）表示，DeepSeek將是人工智能領(lǐng)域革命的重要組成部分[]

DeepSeek作為一款國產(chǎn)開源大模型，其在技術(shù)應(yīng)用上與中文語境中的內(nèi)容生產(chǎn)更加適配，尤其在新聞行業(yè)中，其高效、多元且惠普的特點(diǎn)能夠為新聞生產(chǎn)帶來多層次價值，推動新聞內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)新發(fā)展，不斷賦能新聞業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

一、DeepSeek大模型對內(nèi)容生產(chǎn)的影響

隨著近年來人工智能技術(shù)在全球范圍內(nèi)的高速發(fā)展，內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域在此趨勢下被賦予新生產(chǎn)動能，生產(chǎn)形態(tài)受到深刻影響。DeepSeek大模型的出現(xiàn)更是為中文內(nèi)容生產(chǎn)帶來更先進(jìn)的技術(shù)支持，同時也以新生產(chǎn)要素角色影響著內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域。

（一）新技術(shù)優(yōu)勢創(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)形態(tài)

DeepSeek在短時間內(nèi)迅速躋身全球先進(jìn)智能大模型行列，成為全球現(xiàn)象級模型，離不開諸多技術(shù)層面的開創(chuàng)性特點(diǎn)。例如，DeepSeek于2024年12月發(fā)布并開源的DeepSeek-V3模型，在編程能力、數(shù)學(xué)推理、中文理解和長文本理解等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，得益于其采用的混合專家（mixtureofexperts，MoE）模型具備細(xì)粒度設(shè)計和共享專家策略的獨(dú)特之處，能夠通過稀疏激活機(jī)制，大幅擴(kuò)展模型容量的同時減少計算量，從而降低模型的儲存需求和計算成本。加之DeepSeek團(tuán)隊提出無輔助損失負(fù)載均衡（auxiliary-loss-free load balancing，ALFLB）策略，引人8位浮點(diǎn)數(shù)（1oalingpoint8-bi1，F(xiàn)P8）混合精度訓(xùn)練框架等技術(shù)創(chuàng)新，都將模型的計算負(fù)荷和訓(xùn)練成本降低，從而顯著提升模型性能。以及DeepSeek團(tuán)隊于2024年2月提出群體相對策略優(yōu)化（grouprelalivepolicyoplimizalion，GRPO）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，并運(yùn)用于DeepSeek-R1-Zero模型，使模型獲得高效而低耗的訓(xùn)練效果。到DeepSeek-R1模型時，團(tuán)隊創(chuàng)新傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（Super-visedFine-Tuning，SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcementLearning，RL）方式不斷訓(xùn)練模型，以提高模型的通用能力、可用性和安全性[2。在DeepSeek團(tuán)隊大量的技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)化訓(xùn)練中，DeepSeek大模型逐漸擁有更智能、高效而低成本的內(nèi)容生產(chǎn)價值，也為內(nèi)容生產(chǎn)帶來創(chuàng)新動能。

（二）新生產(chǎn)要素加深產(chǎn)業(yè)倫理困境

DeepSeek大模型作為一種新生產(chǎn)動能，其推動了內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，同時，也逐漸成為新生產(chǎn)要素，對原本以人類勞動者為生產(chǎn)主體的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了影響。一方面，DeepSeek天模型以更高效的內(nèi)容生產(chǎn)力減少了人類重復(fù)性勞動，并作為輔助協(xié)同角色參與內(nèi)容生產(chǎn)，形成人機(jī)協(xié)同新范式；另一方面，DeepSeek大模型強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)力也再次加劇了文科危機(jī)，引起就業(yè)結(jié)構(gòu)的變革，一些基礎(chǔ)內(nèi)容撰寫、標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計等簡單類工作需求下降，相應(yīng)的就業(yè)崗位也隨之縮減?！赌巷L(fēng)窗》在2024年年底發(fā)表《全球文科倒閉潮，來了》文章，講述了在新冠疫情爆發(fā)、財政壓力加大的全球經(jīng)濟(jì)背景下，世界各地的許多大學(xué)都取消或減少了文科學(xué)科投人[3。而DeepSeek大模型的出現(xiàn)，則作為國內(nèi)內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的新科技變革，以強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)和自動生成能力在一定程度上進(jìn)一步擠壓了文科的生存空間，加重了文科生存困境。

此外，DeepSeek大模型與過往人工智能大模型的設(shè)計方式一樣，其核心架構(gòu)依賴于人類主導(dǎo)的訓(xùn)練范式與社會歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的知識體系，而這種建構(gòu)方式也隱藏著系統(tǒng)性繼承數(shù)據(jù)帶來的社會文化偏見。DeepSeek的推理模型基于概率預(yù)測進(jìn)行的內(nèi)容生成也存在真實性風(fēng)險[4。這些都成為DeepSeek大模型在內(nèi)容生產(chǎn)過程中可能帶來的倫理風(fēng)險。

（三）DeepSeek可能產(chǎn)生的“AI幻覺”對內(nèi)容生產(chǎn)產(chǎn)生不確定性

由于DeepSeek在內(nèi)容生成時，會根據(jù)概率預(yù)測而非事實依據(jù)生產(chǎn)內(nèi)容，由此，也可能帶來看似合理，但實際信息與事實不符的“AI幻覺”?，F(xiàn)象。例如，DeepSeek在回答“山姆每年為京東即時零售帶來多少訂單”的問題時，DeepSeek語氣肯定地提供了一個虛假數(shù)據(jù)，并生成不存在的“京東今年將和山姆展開新合作”的信息。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，有用戶發(fā)現(xiàn)DeepSeek生成的文獻(xiàn)綜述中出現(xiàn)虛構(gòu)的參考文獻(xiàn)，并且DeepSeek被發(fā)現(xiàn)擅長使用陌生信息和專業(yè)領(lǐng)域的詞匯來胡編亂造等[5]。DeepSeek在內(nèi)容生產(chǎn)過程中由于其具備推理預(yù)測功能，基于詞頻概率生成內(nèi)容，導(dǎo)致其在缺乏數(shù)據(jù)支持時“填補(bǔ)空白”而可能產(chǎn)生“AI幻覺”，生成失真信息。根據(jù)VectaraHHEM人工智能幻覺測試，推理模型DeepSeek-R1的幻覺率達(dá) 14.3% ，是其基座模型DeepSeek-V3的近4倍，遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平[。作為概率模型，DeepSeek的優(yōu)化目標(biāo)是語言流暢性而非事實準(zhǔn)確性，這也讓DeepSeek在內(nèi)容生產(chǎn)過程中產(chǎn)生不確定性，尤其在專業(yè)領(lǐng)域所產(chǎn)生的“幻覺”往往借助專業(yè)術(shù)語包裝而具有隱蔽性，對于內(nèi)容生產(chǎn)而言存在一定風(fēng)險與挑戰(zhàn)。

二、DeepSeek大模型對新聞內(nèi)容生產(chǎn)的價值

DeepSeek大模型以更高效智能且低成本的特點(diǎn)影響了內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，并帶來新的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)關(guān)系變革，尤其對于內(nèi)容生產(chǎn)需求龐大的新聞行業(yè)來說，DeepSeek大模型帶來的生產(chǎn)價值顯得更為突出。

（一）低成本應(yīng)用促進(jìn)智能化生產(chǎn)推廣

相較于此前美國的OpenAI、Anthropic和GoogleDeepMind等依托強(qiáng)大資金、算力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，而推出的閉源模型[7]，DeepSeek大模型以“低成本 + 高性能 + 開源”策略推出。同時，其推理性能對標(biāo)OpenAI-o1正式版，從而讓新聞媒體無需巨額投人即可構(gòu)建智能采編系統(tǒng)。自DeepSeek大模型于2025年1月20日發(fā)布以來，來自各地的新聞媒體紛紛接人DeepSeek-R1大模型，“DeepSeek傳媒行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新聯(lián)盟”宣布成立。媒體通過將大模型接入于報業(yè)集團(tuán)和廣電集團(tuán)等主流媒體旗下的新媒體，來推動新聞內(nèi)容創(chuàng)新和用戶服務(wù)優(yōu)化。例如，天眾報業(yè)集團(tuán)天眾新聞客戶端、河北日報報業(yè)集團(tuán)縱覽新聞客戶端、四川日報報業(yè)集團(tuán)川觀新聞客戶端、成都傳媒集團(tuán)每日經(jīng)濟(jì)新聞客戶端、江西日報社江西新聞客戶端、河南廣播電視臺大象新聞客戶端、浙江廣播電視集團(tuán)智媒果平臺等20余家媒體在2月初都宣布接人DeepSeek大模型，并且接人的媒體數(shù)量仍在增長中[8。DeepSeek大模型的開源性為新聞媒體提供了低門檻接人的便利，這也成為更多新聞媒體推進(jìn)智能化內(nèi)容生產(chǎn)的契機(jī)。

此外，DeepSeek大模型在新聞媒體應(yīng)用過程中也展現(xiàn)出靈活、低限制的特點(diǎn)，更有利于新聞實踐中的智能技術(shù)應(yīng)用。DeepSeek大模型基于其研發(fā)過程中的模型框架創(chuàng)新方式，打破傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)局限，提升了 40% 推理效率，并減低對顯存的依賴。分層次知識蒸餾體系讓模型在輕量化進(jìn)程中精準(zhǔn)捕獲復(fù)雜語義邏輯等，都讓DeepSeek大模型在新聞內(nèi)容生產(chǎn)中更便捷智能。尤其在對內(nèi)容質(zhì)量、時效要求較高的新聞內(nèi)容生產(chǎn)過程中，DeepSeek大模型可推動全鏈條自動化創(chuàng)作，如華數(shù)傳媒通過DeepSeek大模型，實現(xiàn)輸入原始文本后90分鐘內(nèi)即可產(chǎn)出高質(zhì)量短視頻的內(nèi)容生產(chǎn)效果[。DeepSeek開源推理模型擁有突出的性價比優(yōu)勢，為新聞媒體提供了“低成本投人，高效能服務(wù)”的應(yīng)用價值，有力地促進(jìn)新聞內(nèi)容生產(chǎn)的智能化轉(zhuǎn)型。

（二）場景化算法模式提升新聞生產(chǎn)效率

DeepSeek應(yīng)用模型框架創(chuàng)新、模型訓(xùn)練優(yōu)化、高效強(qiáng)化學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)蒸餾等系列技術(shù)創(chuàng)新，能夠通過動態(tài)路由機(jī)制匹配最優(yōu)解決方案，顯著提升內(nèi)容生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的算法適配精度與執(zhí)行效率。例如，在選題策劃過程中，DeepSeek能夠篩選社交媒體中的熱點(diǎn)話題，快速搜集或定位海量數(shù)據(jù)資料，通過熱點(diǎn)預(yù)測模型識別具備潛在新聞價值的選題；在新聞寫作中，體育賽事、財經(jīng)報道等領(lǐng)域里，DeepSeek根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動生成新聞稿件，從而減少記者重復(fù)、瑣碎的勞動，讓記者將更多精力投人到深度調(diào)查和創(chuàng)意策劃等創(chuàng)作性工作中；在新聞傳播分發(fā)過程中，DeepSeek運(yùn)用全面的數(shù)據(jù)分析與用戶反饋技術(shù)，通過深入分析用戶在平臺上的觀著時長、互動頻率、瀏覽路徑等行為數(shù)據(jù)，結(jié)合情感分析算法，精準(zhǔn)洞察用戶對不同內(nèi)容的態(tài)度、喜好和反饋意見，從而更精準(zhǔn)定位目標(biāo)用戶，為用戶提供個性化服務(wù)、提升新聞內(nèi)容的傳播效果[10]。DeepSeek以更強(qiáng)大的算法能力為新聞生產(chǎn)帶來更高效的內(nèi)容生產(chǎn)輔助，促進(jìn)不同新聞生產(chǎn)場景下的智能精準(zhǔn)化內(nèi)容生產(chǎn)。

DeepSeek以更具場景化的算法模式推動新聞生產(chǎn)高效運(yùn)作，在新聞生產(chǎn)過程中展現(xiàn)出突出價值。例如，四川日報報業(yè)集團(tuán)自主研發(fā)的四川智媒云平臺將DeepSeek-R1大模型能力集成至媒體采編系統(tǒng)，借助DeepSeek強(qiáng)大的自然語言處理能力完善智媒大模型，在智能采編方面，實現(xiàn)通過語義分析技術(shù)進(jìn)行跨平臺熱點(diǎn)追蹤；在內(nèi)容生成維度，提升智能摘要等實用功能的生成質(zhì)量；在傳播效果反饋方面，助力平臺對全網(wǎng)傳播效果的監(jiān)控等工作。四川日報報業(yè)集團(tuán)于2024年7月打造的“智媒大模型”成為同時獲得國家“生成式人工智能服務(wù)備案”和“境內(nèi)深度合成服務(wù)算法備案”雙備案的大模型[1]，在DeepSeek大模型發(fā)布后，四川日報報業(yè)集團(tuán)融入DeepSeek的技術(shù)能力進(jìn)一步加強(qiáng)不同應(yīng)用場景下的智能內(nèi)容生產(chǎn)，由此持續(xù)提升主流內(nèi)容的生產(chǎn)效率。

（三）深度互動豐富新聞生產(chǎn)路徑

DeepSeek通過創(chuàng)新負(fù)載均衡策略、實現(xiàn)注意力機(jī)制以及采用多token預(yù)測技術(shù)，達(dá)到更深度的自然語言對話能力，而這種更精準(zhǔn)有效并且實時在線的對話互動能力，能夠幫助媒體打造更智能化的用戶服務(wù)，為用戶提供多渠道、個性化的新聞內(nèi)容獲取方式，同時也豐富了新聞生產(chǎn)路徑。例如，江蘇有線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展有限責(zé)任公司江陰分公司通過對公客業(yè)務(wù)、政企業(yè)務(wù)的知識庫進(jìn)行提煉總結(jié)，并用信息數(shù)據(jù)對DeepSeek大模型進(jìn)行投喂訓(xùn)練，智能化打造大眾業(yè)務(wù)，用戶可通過應(yīng)用平臺與AI客服對話，以全面了解江陰分公司的各類公客業(yè)務(wù)，獲取當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)新聞資訊，或進(jìn)行套餐查詢、故障報修。江陰分公司還計劃把DeepSeek大模型植人具體業(yè)務(wù)，如應(yīng)用于數(shù)字鄉(xiāng)村（智慧社區(qū)）平臺，通過投喂村社區(qū)的公共信息、村社區(qū)治理規(guī)范條例等更好地服務(wù)民眾的信息需求，也推動新聞生產(chǎn)的智能化平臺化拓展[12]。

同時，對于新聞生產(chǎn)者而言，DeepSeek的深度互動也在新聞內(nèi)容生產(chǎn)過程中提供了輔助性作用。一方面，DeepSeek通過可解釋性生成技術(shù)（ExplainableGeneration），在內(nèi)容輸出時同步展示推理邏輯鏈。例如，在撰寫深度報道時，系統(tǒng)會呈現(xiàn)選題價值評估矩陣（如社會關(guān)注度、政策相關(guān)性、數(shù)據(jù)支撐度等維度權(quán)重）、信息檢索路徑（跨平臺信源關(guān)聯(lián)圖譜）及觀點(diǎn)生成依據(jù)（如專家觀點(diǎn)引用密度與矛盾點(diǎn)標(biāo)注）。這種透明化的工作流程為新聞生產(chǎn)者提供了創(chuàng)作腳手架，從而激發(fā)新聞內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)作靈感。另一方面，DeepSeek的推理和語言表達(dá)邏輯嚴(yán)密，再現(xiàn)信息的每一步都提供內(nèi)在聯(lián)系與前提，對于新聞生產(chǎn)者而言就如主講人或咨詢機(jī)構(gòu)一樣分步驟、按邏輯進(jìn)行不斷對話與解答，這種便捷且高效的深度互動方式為新聞內(nèi)容生產(chǎn)帶來更多元的信息獲取及邏輯思考路徑。

三、DeepSeek大模型賦能新聞內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新路徑

DeepSeek所具備的高性能、低成本、完全開源等特性，打破了我國生成式人工智能應(yīng)用面臨的技術(shù)壁壘[13]，與此同時，也改變了包括內(nèi)容生產(chǎn)在內(nèi)的多個領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)格局，其不斷擴(kuò)散的應(yīng)用浪潮也進(jìn)一步推進(jìn)了新聞內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新發(fā)展。

（一）推動新聞生產(chǎn)本土化智能融合

國產(chǎn)大模型DeepSeek在擁有強(qiáng)大技術(shù)性能的同時也具備更強(qiáng)的中文適配性，對于中文語境下的新聞生產(chǎn)智能化發(fā)展而言具有更突出的創(chuàng)新價值。DeepSeek實現(xiàn)了高精度中文建模，其基于龐大的中文語料庫訓(xùn)練，不僅在捕捉、運(yùn)用漢語方面表現(xiàn)出色，還具有多種語言運(yùn)用能力，從而支持更廣泛的新聞與信息的全球覆蓋。在一系列創(chuàng)新技術(shù)和算法架構(gòu)的基礎(chǔ)上，DeepSeek既提高了模型效率，同時，也在邏輯推理、長文本處理方面表現(xiàn)出色，作為在中文語境下開發(fā)訓(xùn)練的智能模型，其在處理中文環(huán)境中的內(nèi)容生產(chǎn)任務(wù)和場景判斷中體現(xiàn)出更高效、準(zhǔn)確、安全的特點(diǎn)[14]。例如，中國廣電股份公司依托國家文化大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺完成DeepSeek大模型的本地化部署，助力提升內(nèi)容生產(chǎn)效率、傳播精準(zhǔn)度和內(nèi)容版權(quán)的可追溯性；歌華有線將在公有云API部署DeepSeek，推出智能助手，包括高效文本識別、智能分詞與標(biāo)注、知識圖譜構(gòu)建、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合以及智能輔助創(chuàng)作等多項前沿功能；湖北廣電通過打造“楚韻智能體”，深度融合荊楚文化數(shù)字資產(chǎn)，訓(xùn)練出具備方言理解能力的專屬模型，地域文化內(nèi)容生成準(zhǔn)確度達(dá) 92%^[15] 。廣電網(wǎng)絡(luò)積極接人DeepSeek大模型，借助DeepSeek豐富準(zhǔn)確的中文內(nèi)容處理能力，賦能新聞內(nèi)容智能化生產(chǎn)，拓寬與創(chuàng)新中文語境下新聞內(nèi)容智能化融合維度。

（二）驅(qū)動新聞行業(yè)人機(jī)協(xié)同高效演進(jìn)

DeepSeek大模型一經(jīng)推出便受到包括新聞行業(yè)在內(nèi)的社會各領(lǐng)域的廣泛關(guān)注與積極應(yīng)用，這一技術(shù)趨勢也驅(qū)動著各行業(yè)工作者加強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用能力，不斷提升生產(chǎn)過程中的人機(jī)協(xié)同性。例如，在大眾報業(yè)集團(tuán)，各媒體記者運(yùn)用DeepSeek輔助分析類、評論類作品的問題分析與創(chuàng)作工作；在智庫研究、輿情分析等業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)分析人員借助DeepSeek進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理、信息分析和長文本提煉。正如四川日報全媒技術(shù)中心首席產(chǎn)品官董曉尚所說，“AI可以承擔(dān)重復(fù)性工作，如數(shù)據(jù)整理和初稿生成，而記者則可以轉(zhuǎn)向深度調(diào)查、故事挖掘和內(nèi)容審核”[16。在DeepSeek 技術(shù)融入下，新聞內(nèi)容生產(chǎn)過程中的人機(jī)角色也發(fā)生轉(zhuǎn)變，記者與智能技術(shù)的關(guān)系不再是簡單的勞動者與工具的關(guān)系，而是在相互的配合與輔助下形成新聞內(nèi)容生產(chǎn)的新模式，即智能技術(shù)逐漸轉(zhuǎn)向成為具有生產(chǎn)主體性質(zhì)的角色，與記者一起參與到新聞內(nèi)容生產(chǎn)的過程中；記者則作為主導(dǎo)者將更多精力投人內(nèi)容生產(chǎn)的方向把控、價值判斷、深度挖掘等工作中。在這種更高效的人機(jī)協(xié)同內(nèi)容生產(chǎn)中，新聞內(nèi)容的生產(chǎn)也不斷具備更高層次的準(zhǔn)確性、客觀性和高效性。

（三）促進(jìn)新聞內(nèi)容多模態(tài)化生產(chǎn)

DeepSeek大模型不僅在內(nèi)容生產(chǎn)上展現(xiàn)出低成本與高性能的特點(diǎn)，其通過自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺（CV）和多模態(tài)的信息融合技術(shù)具備了更豐富多元的多模態(tài)生產(chǎn)能力。在新聞內(nèi)容生產(chǎn)過程中，DeepSeek的多模態(tài)生產(chǎn)能力能夠?qū)崿F(xiàn)重大新聞事件中新聞內(nèi)容的多形式呈現(xiàn)與實時分發(fā)，從而保證新聞報道在事件的動態(tài)化發(fā)展中能夠及時全面跟進(jìn)，達(dá)到新聞事實的充分?jǐn)⑹觥＠?，?025年全國兩會期間，各大媒體紛紛利用DeepSeek大模型助力全國兩會報道數(shù)智化升級。北京廣播電視臺推出創(chuàng)新性數(shù)智化報道平臺，以“AI主持人 + 智能交互”創(chuàng)新新聞內(nèi)容傳播體驗，在北京時間客戶端上線“BRTV兩會小助手”[17]；云南廣播電視臺七彩云客戶端打造“小彩云”，接人DeepSeek大模型，借助DeepSeek的多模態(tài)生成能力為用戶提供圖像、聲音、文字等多種媒介形式組合的新聞內(nèi)容[18]。此外，DeepSeek也在多模態(tài)生成方面不斷創(chuàng)新發(fā)展，例如，當(dāng)虹科技BlackEye多模態(tài)視聽大模型融合DeepSeek-R1和DeepSeekJanus-Pro后，完成了多個垂類場景的數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)訓(xùn)練，模型的推理能力和運(yùn)作效率大幅提升，有力實現(xiàn)“一鍵成片”。在DeepSeek的支持下，新聞內(nèi)容生產(chǎn)實現(xiàn)更豐富高效的多模態(tài)生成，有力促進(jìn)新聞生產(chǎn)的智能化創(chuàng)新發(fā)展。

結(jié)語

DeepSeek人工智能大模型在技術(shù)創(chuàng)新、性能優(yōu)化、生態(tài)完善的基礎(chǔ)上展現(xiàn)出更智能高效的生產(chǎn)能力，并以其低成本、高效能、完全開源的特點(diǎn)為內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域帶來深刻影響。一方面，DeepSeek的諸多技術(shù)性開創(chuàng)為內(nèi)容生產(chǎn)帶來更出色的推動力，促進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新發(fā)展；另一方面，也作為新生產(chǎn)要素擠占人類生產(chǎn)者的生存空間，并由于模型自身運(yùn)作原理而可能存在內(nèi)容真實性風(fēng)險。在新聞內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，DeepSeek以其低成本應(yīng)用優(yōu)勢促進(jìn)新聞媒體對其廣泛接入，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)；技術(shù)創(chuàng)新后的場景化算法為新聞生產(chǎn)提供了更高效、精準(zhǔn)的內(nèi)容生成力；進(jìn)一步的深度互動特點(diǎn)助力媒體打造更豐富的新聞生產(chǎn)路徑。同時，DeepSeek也以其更強(qiáng)的中文適配性、更高效率的生產(chǎn)能力、更豐富的多模態(tài)處理特點(diǎn)，創(chuàng)新了新聞內(nèi)容生產(chǎn)的本土化智能融合、人機(jī)協(xié)同演進(jìn)和多模態(tài)生產(chǎn)，為新聞生產(chǎn)帶來新興驅(qū)動力，不斷賦能新聞內(nèi)容生產(chǎn)的創(chuàng)新發(fā)展。但是，DeepSeek技術(shù)應(yīng)用在賦能主流媒體新聞內(nèi)容生產(chǎn)的同時，也為新媒體提供了均等的技術(shù)應(yīng)用及信息獲取機(jī)會，為主流媒體新聞內(nèi)容生產(chǎn)專業(yè)化、個性化帶來一定的挑戰(zhàn)。主流媒體特別是區(qū)縣級媒體要利用自身在地化優(yōu)勢，進(jìn)行本地化部署，在算法準(zhǔn)、算力強(qiáng)的同時，加大算料“喂料”，突出本地新聞內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢。

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