ຫວ່າງມໍ່ໆມາàºȨºµ້, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໄດ້Äປີດຕົວຢ່າງÄປັນທາງການÄພື່ອພັຶϺ—ະນາຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ກະສິກຳອັຶϺªະລິຍະ—DeepSeek AgrDS_V0 (Agriculture DeepSeek). ຜົນສຳເລັດອັນໃໝ່àºȨºµ້ໄດ້ຖືກພັຶϺ—ະນາຮ່ວມກັນໂດຍຫ້ອງທົດລອງຫຼັກຂອງລັດສຳລັບການອະນຸລັກ ແລະນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນກະÄສດເຂດຮ້ອນ, ໂຮງຮຽນກະສິກຳ ແລະ ໂຮງຮຽນຄອມພິວເຕີ, ເອເລັກໂຕຼນິກ ແລະ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, Äປັນຂີດໝາຍບາດກ້າວເດີນອັນສຳຄັນໃຫ້ແກ່ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໃນຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດກະສິກຳ.

ແàǩລະຕະຟອມ DeepSeek AgrDS_V0 ໄດ້ຖືກພັຶϺ—ະນາໂດຍອີງໃສ່ corpus ທ້ອງຖິ່ນ, ປະສົມປະສານວິທີການຄົ້ນຄ້ວາຈາກຊີວະວິທະຍາແລະການປູກຝັງ. ມັນລວບລວມຫຼາຍກວ່າ 2.47 ລ້ານວັàºȨº™ະຄະດີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະÄສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບໃàºȨº�ານໃຫ້ເຫດຜົàºȨº—າງວິທະຍາສາດ, ກາàºȨº„ັດÄລືອກຫົວຂໍ້, ບົຶϺªະຫຼຸບວັນàºȨº°ຄະຶϺµ, ແລະການໃຫ້ເຫດຜົàºȨº—າງຄະàºȨº´ຶϺªາດໂດຍຜ່າàºȨ»€ຕັກນິກກາàºȨº�ຶກອົບຮົມ Chain-of-Thought (CoT). ຫນ້າທີ່ຫຼັກຂອງມັàºȨ»�ມ່àºȨº¢ູ່ໃນກາàºȨºªະຫàºȨºງການບໍລິການ Q&A ອັຶϺªະລິຍະທີ່ເຫມາະສົມກັບຊີວະສາດແລະການປູກພືດສາດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ແàǩລະຕະຟອມສະຫàºȨº±ບສະຫນູນການແຍກສູດແລະການຄິດໄລ່ຄະນິດສາດໃນຮູບແບບ LaTeX, ສະເຫນີການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ບໍ່ມີຮອຍຕໍ່ສໍາລັບຄະນະວິຊາແລະນັກຮຽນໃນກິດຈະກໍາການຄົ້ນຄວ້າ. ການນຳໃຊ້ÄວທີàºȨºµ້ບໍ່ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຊ່ຽວຊານຶϻ‰ານÄຕັກໂນໂລຢີຂອງມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໃນຶϻ‰ານກະສິກຳອັຶϺªະລິຍະເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສະໜອງເຄື່ອງມືຄົ້ນຄວ້າທີ່ປອດໄພ ແລະ ມີປະສິດທິພາບໃຫ້ແກ່ປະຊາຄົມວິຊາການທັງໝົດ. ດໍາເນີນການທັງຫມົດຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍພາຍໃນຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ, ÄວທີຮັບປະກັàºȨº„ວາມປອດໄàǩຂອງຂໍ້ມູນ,Äລັ່ງຄວາມໄວກາàºȨº•ອບສະຫນອງແບບຈໍາລອງ, ແລະເຮັດຫນ້າທີ່Äປັນງານວາງສະແດງສໍາລັບຜົນສໍາເລັດຂອງສະຖາບັນໃນການຫັນປ່ຽນÄຕັກໂນໂລຢີ AI ກະສິກໍາ.
àºȨº±ບແຕ່ÄຶϺ·ອນກັàºȨº�າປີ 2022 Äປັນຕົ້ນມາ, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໄດ້ວາງພື້ນຖານການກະສິກຳສະຫຼາດທີ່ຂັບÄຄື່ອນ AI. ການÄປີດຕົວແàǩລະຕະຟອມ DeepSeek AgrDS_V0 ສະແດງໃຫ້ÄຫັàºȨ»€ຖິງຄວາມກ້າວຫàºȨ»‰າທີ່ສໍາຄັນໃນກະສິກໍາສະຫມາຶϻ�ລະຈຸຶϺ›ະຕິບັດຕົວຈິງໃນກາàºȨº„ົ້àºȨº„ວ້າກະສິກໍາສະຫມາດ, ສະຫນອງການສະຫàºȨº±ບສະຫນູນຶϻ‰ານວິຊາການທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າແລະນະວັດກໍາຂອງຄະນະວິຊາແລະນັກສຶກສາທັງຫມົດ. ກ້າວໄປໜ້າ, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີມີແຜນຈະຂະຫຍາຍໜ້າທີ່ຂອງÄວທີຶϺ±່ງກ່າວໂດຍການÄຊື່ອມໂຍງຖານຂໍ້ມູນພິÄສດແລະÄຕັກໂນໂລຢີ Retrieval-Augmented Generation (RAG) Äພື່ອÄສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນຶϻ‰ານພັນທຸກຳ, ຊີວະພາບໂມÄລກຸນແລະສາຂາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ກາàºȨºœະລິດຕໍ່ໄປຂອງ 671B-parameter V1 iteration ແມ່ນແລ້ວພາຍໃຕ້ການພັຶϺ—ະນາ, ມີຈຸດປະສົງÄພື່ອສະຫນອງການບໍລິການການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊັດເຈນແລະÄປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບຊຸມຊົນວິທະຍາໄລ.