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　　　　它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。

科技行业从业者蓝天表示，在使用DeepSeek时，用户只要清晰明确地表达需求，无需繁琐的指导或一步步“套路”，向它提供所需信息并布置任务即可，这种高效的交互方式得益于DeepSeek的强大能力和智能化设计。即使用户技能尚缺，通过社交媒体上一些免费的视频教程，也能快速掌握使用技巧，充分发挥模型的潜力。

　　　　对画作展开修复前，需要清洗。辛齐亚说，清洗是艺术品修复中最为精细且风险最大的操作之一。如果作品使用了不同的材料，或是相同材料但老化程度不同，就会出现溶解性差异。清洗，就是根据溶解性差异，溶解需要去除的物质。修复团队对画作进行了清洁测试，确定待清洁材料的溶解性，还确定了现有材料对溶剂的敏感度，以保证清洁溶剂不会对画层表面造成损害。