“DEEPSEEK技术在DIKWP语义空间转化中的应用前景广阔。尤其在智能医疗、金融风控、智慧城市等领域，DEEPSEEK能够高效处理复杂的推理任务，自动化生成推理链条，并通过目的驱动的推理优化提升决策效果。”近日，在谈起自己的研究内容时，海南大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师段玉聪这样描述。

     “DEEPSEEK技术代表了一个基于DIKWP语义模型的系统化推进。该技术的核心目标是提升语义空间转化与交互的效率，尤其是在面对复杂多源异构数据和跨领域协作时，解决常见的3-No问题（不完整、不一致、不精确）。通过创新的推理模型与训练方法，特别是强化学习（RL）与自我推理的引导，DEEPSEEK展示了其在知识推理和数据处理方面的卓越表现。”段玉聪说，在这一技术框架下，DIKWP语义模型不仅限于传统的数据、信息、知识表征，而是通过引入目的（Purpose）这一层次，推动系统在目标导向的环境中优化其推理和决策流程，从而提升计算效率并减少信息损失。

       据介绍，DEEPSEEK技术代表了一个将强化学习与DIKWP语义模型相结合的创新系统，特别是在推理能力的提升、目标导向优化和3-No问题的解决方面展现了巨大的潜力。通过自我推理、强化学习和目的驱动的推理链条，DEEPSEEK能够在多源异构数据和复杂推理任务中提供高效、准确的解决方案，推动了语义空间转化的效率提升。随着技术的进一步优化和应用场景的拓展，DEEPSEEK技术将在多个领域产生深远的影响，成为推理与决策支持系统中的领先技术。（陈建峰）