DeepSeek 通过开放协作、知识分享以及积极参与学术界和工业界的各项活动，与 AI 研究社区互动。通过贡献开源项目、发表研究论文和参加会议，DeepSeek 促进了思想的双向交流，使公司和更广泛的社区都从中受益。这种方法确保了他们的工作植根于现实世界的挑战，同时也推动了该领域的发展。
DeepSeek 协作的一个关键方式是发布开源工具和框架。例如，他们可能会分享用于优化模型训练的库或为解决特定技术障碍而设计的数据集，例如提高大型语言模型的效率。这些资源使开发人员和研究人员能够在 DeepSeek 的工作基础上进行构建、测试想法并提供反馈。开源贡献还有助于建立透明度，使其他人能够验证结果并调整方法以用于自己的项目。通过维护活跃的 GitHub 存储库并与用户反馈互动，DeepSeek 确保他们的工具随着社区需求而发展。
此外，DeepSeek 还参与学术会议和行业合作。他们定期在 NeurIPS 或 ICML 等会议上发表同行评审论文，详细介绍模型架构或训练技术等领域的最新进展。例如，一篇论文可能会探讨在推理过程中降低计算成本的方法，这是许多开发人员普遍关注的实际问题。DeepSeek 还赞助专注于新兴挑战的研讨会或黑客马拉松，例如负责任的 AI 部署或特定领域的模型优化。这些努力不仅展示了他们的研究成果，还创造了与学者和工程师直接合作的机会，弥合了理论创新与应用解决方案之间的差距。通过这些渠道，DeepSeek 保持了与社区进展的紧密结合，同时也贡献了可操作的见解。