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学术论文与期刊文献

《DeepSeek-RL：基于深度强化学习的智能决策系统》
该文献发表于《计算机研究与发展》，探讨了DeepSeek在强化学习框架下的应用，涉及算法优化与实际场景（如游戏AI、自动驾驶）的适配性。

《多模态预训练模型DeepSeek-M6的技术解析》
聚焦于DeepSeek系列中的多模态模型M6，详细介绍了其架构设计、训练方法及在图像-文本联合任务中的表现，发表于《人工智能学报》。

技术报告与会议论文

《DeepSeek-7B开源大模型的高效微调实践》
来自某顶尖高校实验室的技术报告，分析了7B参数规模模型的轻量化部署方案，包括量化、蒸馏等方法，附有具体实验数据。

《金融领域中的DeepSeek模型应用》
某金融科技会议论文，研究了DeepSeek在风险预测、舆情分析等金融场景的落地效果，对比了传统模型的性能差异。

开源社区与行业研究

GitHub项目“DeepSeek-Coder”
开源代码库，提供基于DeepSeek的代码生成与补全工具，文档包含模型训练指南和API调用示例（仓库名：deepseek-ai/deepseek-coder）。

行业白皮书《DeepSeek生态发展现状》
由第三方机构发布，梳理了DeepSeek的技术路线、合作伙伴及商业化案例，涵盖教育、医疗等领域。

检索建议

若需更详细文献，可通过以下途径进一步获取：

• 知网/万方：搜索关键词“DeepSeek”、“深度求索模型”+“应用”、“优化”等组合。
• arXiv/ACL Anthology：筛选中文论文或双语研究，关注预印本平台更新。
• GitHub Trend：跟踪DeepSeek官方仓库及衍生项目，部分项目附有技术文档链接。

注：部分文献可能需要机构访问权限，建议通过高校图书馆或学术互助平台获取全文。