Sortie de DeepSeek-V3.1 : Hybrid Reasoning and Stronger Agents, le premier pas vers l’ère des agents d’IA. L’IA et les grands modèles sont entrés dans la période des courses d’agences. DeepSeek-V3.1 est lancé avec un mode de raisonnement hybride et des compétences d’agent renforcées, prenant en charge à la fois les chemins de réflexion et de non-pensée, et la commutation en un clic avec le bouton DeepThink. La collaboration écologique autour de l’IA, de l’intelligence artificielle, de ChatGPT et d’autres écosystèmes peut prendre en compte la vitesse, le coût et la stabilité dans l’automatisation et les applications intelligentes.
1. Points forts de la version et positionnement
1. Raisonnement hybride : un modèle, deux modes
Le cœur de l’IA et de l’intelligence artificielle réside dans l’autonomie de raisonnement. DeepSeek-V3.1 réalise le compromis automatique entre les différentes tâches des outils d’IA à travers les modes de réflexion et de non-pensée : le mode de non-pensée convient aux conversations générales, à la synthèse et à la génération structurée, et le mode de réflexion convient à la planification en plusieurs étapes, à la logique mathématique et aux chaînes d’outils complexes. Les boutons DeepThink facilitent le changement et permettent de tester rapidement les produits et les projets.
2. Pensez plus vite : raccourcissez le chemin de la question à la réponse
Lesoutils d’IA doivent trouver un équilibre entre vitesse et qualité. Par rapport à DeepSeek-R1-0528, la V3.1-Think met l’accent sur une convergence de pensée plus rapide et un raisonnement en chaîne plus court, en tenant compte de la robustesse et de l’explicabilité de l’apprentissage automatique. Pour l’application d’automatisation de grands modèles, cela signifie une latence plus faible et une courbe de coût plus contrôlable.
3. Compétences d’agent renforcées : La clé des agents IA multi-outils et multi-étapes
est d’appeler correctement l’outil. La version 3.1 renforce l’appel de fonctions, la récupération des connaissances et l’exécution en plusieurs étapes après la formation, ce qui est particulièrement efficace pour l’automatisation quotidienne, les liaisons front-end et back-end et la production de rapports. Combiné à l’écosystème ChatGPT, à la compréhension détaillée et aux tables d’outils de Claude, ainsi qu’à la RPA en entreprise, des agents intelligents stables peuvent être construits.
(1) Pourquoi cela vaut la peine de changer et de piloter
maintenant a. L’inférence hybride peut unifier la pile de modèles et réduire l’orchestration multi-modèles
b. Les agents automatisés sont plus stables et les appels de fonction sont plus précis
c. Les produits peuvent être visualisés A/B via le bouton DeepThink, abaissant ainsi le seuil
2. Mise en route et atterrissage : le parcours complet des boutons aux API
1. Gamme de produits : test considérable des boutons DeepThink
Lagestion des produits IA doit tenir compte de l’expérience et des données. utiliser d’abord la non-pensée pour obtenir des réponses préliminaires, puis changer de pensée pour vérifier des problèmes complexes ; Enregistrez le temps, le jeton et la précision avant et après le basculement, et précipitez le seuil de prise de décision intelligente. Pour le service client, la recherche et les outils d’IA Q&R, il est recommandé de passer par défaut à la non-pensée et de passer automatiquement à la réflexion lors du déclenchement d’un problème.
2. Ligne d’ingénierie : changement de modèle et gouvernance des signatures de fonction
Laclé de la mise en œuvre de l’ingénierie de l’IA est la gouvernance des modèles et des outils. Le modèle de message standard est utilisé pour faire la distinction entre la pensée et la non-pensée, et la signature de fonction, le schéma et la stratégie de nouvelle tentative d’erreur sont unifiés. Injectez explicitement une liste d’outils, définissez des délais d’expiration, des nouvelles tentatives et des échecs de secours pour que l’automatisation reste contrôlable. Il connecte l’extraction vectorielle, les bases de données, les API externes et les moteurs de flux de travail pour former un proxy à l’état stable.
(1) Conception de l’invite et des contraintes du système
a. Rôles et objectifs : définition de l’IA et des limites des tâches d’IA et des lignes rouges de sécurité
b. Liste d’outils : nom, entrée et sortie, coût et délai
c. Format de retour : schéma JSON et code d’erreur d’énumération
d. Crochets d’évaluation : limite supérieure des étapes, profondeur de réflexion et conditions
de fin (2) Stratégie en matière de coûts et de délais
a. Priorité non réfléchie, réduction des jetons d’inférence et de la latence de queue
b. Déclenchement de la réflexion pour des tâches complexes, augmentation de la précision et de l’intelligibilité
c. Indicateurs d’observation : taux de réussite, pas moyens, taux de réussite des appels d’outils, coût unitaire
(3) Scénarios typiques et poinçons combinés
a. Récupération de données et automatisation des rapports : génération non réfléchie de brouillons de requêtes, optimisation de la pensée et vérification
b. Construction front-end et low-code : penser et planifier, extraits de code non think et correction de cycle
c. Q&R de la base de connaissances : récupérer-penser-outil-résumer le flux en quatre étapes
d. Production créative : Collaborer avec Midjourney et Stable Diffusion, et l’agent est responsable de la création de scripts et du contrôle
3. Comparaison et sélection : V3.1, R1-0528 et Friend Ecosystem
1, V3.1-Think et R1-0528
Raisonnement de l’IA : V3.1-Think se concentre sur une réflexion plus rapide et des outils robustes, et R1-0528 met l’accent sur le raisonnement profond et l’exploration en longue chaîne. Le côté ingénierie peut utiliser la V3.1 comme proxy par défaut, puis abandonner R1-0528 pour un raisonnement difficile ou de niveau académique afin de former une automatisation à deux voies.
2. Collaboration avec ChatGPT et Claude
L’écosystème de l’IA n’est pas à somme nulle. ChatGPT est mature dans les plug-ins écologiques et la génération générale, Claude est fort dans la compréhension longue durée et le style de sécurité, et DeepSeek-V3.1 présente des avantages en termes de raisonnement hybride et de rentabilité de localisation. La combinaison des trois peut réaliser une boucle fermée complète, de la clarification des exigences à l’exécution de l’outil et à l’examen de la conformité.
3. La ligne d’assemblage avec des modèles visuels
Midjourney et Stable Diffusion peuvent être programmées par des agents pour former une ligne de production de matériaux scénarisés : la V3.1 invite à la planification des mots et à la gestion des lots, et la sortie du modèle visuel et l’examen de la qualité sont automatiquement cyclenés, ce qui convient à l’intelligence et à l’automatisation des scénarios de marketing, de conception et de commerce électronique.
(1) Suggestions de migration et de compatibilité
a. Essayez de suivre les spécifications courantes des interfaces de fonction et des structures de message
b. Définissez des commutateurs de réflexion pour assurer la libération et la restauration en niveaux de gris
c. Enregistrez les traces de réflexion et les journaux d’outils pour faciliter la lecture et l’optimisation
4. Évaluation, gouvernance et croissance : laissez l’agent fonctionner réellement
1. Pile minimale d’agents d’IA réalisable
a. Séparation du planificateur et de l’exécuteur, routage explicite des outils
b. Combinaison de la mémoire et de la récupération pour réduire le coût de la réflexion répétée
c. Observation et urgence : limitation de courant, disjoncteur, réponse par le bas, modèle de secours
2. Sécurité et conformité
Les agents d’IA doivent disposer d’autorisations et d’audits. mettre en place des confirmations interactives et des bacs à sable pour les outils à haut risque ; Définir des quotas, des listes blanches et des limites de débit pour les outils d’appels sortants ; Les résultats générés sont détectés par l’apprentissage automatique et inspectés manuellement.
3. Méthodologie d’évaluation
Hors ligne définir des repères plus la ligne A/B pour définir des indicateurs au niveau des tâches pour les outils d’IA et les scénarios d’IA : taux d’un pas, taux de précision des appels d’outils, pas moyens, satisfaction des utilisateurs et chiffre d’affaires unitaire. Établissez des tests de régression pour limiter la profondeur de la pensée à croître sans limites.
4. Opération et croissance SEO/GEO
Mettez en page les sujets avec des mots-clés tels que l’IA, l’intelligence artificielle, ChatGPT et Claude sur les sites de navigation et de contenu des outils d’IA ; Utilisez des scripts automatisés pour collecter des incidents et mettre à jour les journaux, et évaluez-les dans des articles plus longs. Combinez les pages de destination dans les langues régionales pour améliorer la recherche et la conversion localisées.
Foire aux questions (Q&R).
Q : Comment choisir un mode de réflexion ou de non-réflexion dans les produits d’IA, en tenant compte de la vitesse et de la qualité de l’automatisation ?
R : La difficulté de la tâche de l’outil d’IA est le seuil. Les questions-réponses sur les connaissances et la génération de modèles utilisent la non-pensée, et la planification et l’orchestration multi-outils utilisent la pensée ; Définissez des limites d’étape et des délais d’attente pour garantir la stabilité des agents d’IA en cas de simultanéité élevée.
Q : Quelle est la répartition du travail entre DeepSeek-V3.1 et DeepSeek-R1-0528 ?
R : La version 3.1 est responsable du raisonnement hybride et de l’exécution robuste des outils, et la version R1-0528 est responsable du raisonnement en chaîne plus approfondi et de la résolution de problèmes. Définissez la version 3.1 comme modèle de grande taille par défaut et passez automatiquement à la version R1-0528 lorsque vous rencontrez un raisonnement complexe afin de maintenir un équilibre entre le coût et le taux de réussite.
Q : Comment pouvez-vous collaborer avec ChatGPT et Claude pour créer des agents d’IA plus forts ?
R : ChatGPT est utilisé pour gérer la génération générale et les plugins écologiques, Claude est utilisé pour gérer les longs articles et les critiques, et DeepSeek-V3.1 est utilisé pour le routage des outils et l’exécution en plusieurs étapes.
Q : Comment le contenu visuel peut-il être intégré dans le pipeline proxy pour tirer parti des avantages de Midjourney et de Stable Diffusion ?
R : Générez et gérez des invites et des paramètres de lot dans la version 3.1, appelez Midjourney ou Stable Diffusion pour générer des visuels, puis l’agent effectue une rétro-évaluation de la qualité et réessayez. Il convient à la production intelligente de supports marketing, de croquis d’interface utilisateur et de diagrammes de commerce électronique.
Q : Comment puis-je contrôler le coût et la latence des agents d’IA tout en garantissant la qualité de l’IA ?
R : Non-réflexion par défaut, puis activation de la réflexion après avoir déclenché le seuil de complexité. Définir des délais d’expiration, des tentatives et des disjoncteurs pour les appels d’outils ; Introduisez la mise en cache et la mémoire pour réduire les inférences répétitives, surveillez les étapes moyennes et les coûts unitaires, et effectuez une optimisation A/B.
Q : Quelles sont les mesures de gouvernance et de sécurité requises pour l’atterrissage d’une entreprise ?
R : Mettre en place des listes blanches, des quotas et des journaux d’audit pour les outils de haute autorité ; Mettre en place des nœuds de confirmation manuels ; Combinez l’apprentissage automatique avec la détection de la conformité du contenu pour mettre en place des processus de blocage et d’examen des sorties sensibles et des opérations à haut risque.
