1. 本次講座為DeepSeek原理和應用系列研討的講座之一,主要介紹DeepSeek的基本概念,以及大模型技術和AIGC工具應用,不需要大家具備專業的AI或IT技術背景。
2. 本次講座首先分析當前備受矚目的DeepSeek-R1 的概念、優勢和歷史地位。然后進一步探討大模型和AIGC的底層工作機制,旨在幫助讀者突破工具應用的局限,理解DeepSeek和AIGC的深層次價值。最后,介紹如何科學選擇與高效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實用性的應用場景的指導,給聽眾帶來更落地的AI應用價值。
3. 盡管 DeepSeek-R1 以其低成本和開源策略為行業帶來變革,但當前網絡上的大量相關內容僅停留在工具應用層面,易對初級AI應用人員造成概念和思維方式的誤導,這也是本次講座希望解決的問題。
介紹了DeepSeek-R1模型的技術特性、發展歷程、應用場景及其在AIGC領域的定位。首先介紹人工智能的發展歷程,以及大模型相關術語,并對比DeepSeek-R1與其他模型的性能表現。DeepSeek-R1以其低成本、開源策略和卓越的推理能力脫穎而出,尤其在復雜邏輯推理、數學和編程任務中表現優異。
隨后介紹DeepSeek公司的背景、市場定位以及DeepSeek-R1的技術原理和應用場景,揭示了其在推理密集型任務、教育、科研、知識應用和文檔分析等領域的獨特優勢,并列舉接入該模型的第三方應用。
通過對人工智能發展歷史以及DeepSeek-R1的介紹和分析,本部分旨在為聽眾提供一個對DeepSeek的客觀、全面的認識,并理解該模型在AIGC領域的重要地位和應用潛力。
附件:DeepSeek與AIGC應用,探討大模型和AIGC的底層工作機制,突破工具應用的局限

基于長思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑,讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導出輸出,從而追蹤模型的決策過程,減少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美國對華芯片限制可能適得其反;二是 A 股 AI 能否出現有壁壘的應用和消費端龍頭;三是算力需求會增加還是減少
DeepSeek-R1入冷啟動數據和多階段訓練流程,開源的蒸餾模型在推理基準測試中創下新紀錄,驗證了純強化學習在 LLM 中顯著增強推理能力的可行性
輕量化架構配合量化剪枝技術,使Al推理首次真正突破硬件限制, 部署成本從高端GPU擴展至消費級GPU;云廠商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“彈藥”與用戶覆蓋能力
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可交互內容平臺的市場規模將達到500億元人民幣;AI伴侶有望打開百億級別的市場空間;全球互聯網社區的市場規模將達到1.5萬億美元;機器人的市場規模將達到2000億美元
未來的AI搜索將更加智能,能夠實現多輪對話交互;AI搜索將滲透到更多行業;AI搜索將采用更先進的加密技術,確保用戶數據的安全;從技術突破到應用場景拓展
新碶街道創新性地引入了“無人機+AI”系統,實現了對城市綜合執法的智能升級,實現全天候無人值守,全流程自動作業,拓展了非現場執法的新模式,提升了執法效率與精度
利用機器學習算法進行設備健康監測與故障預測,保障 航行安全并降低維護成本;實現了從傳統人工操作向自動化作業的重大轉變,支撐起“千萬箱級”的碼頭作業能力
實現了對交通流量的實時監控與調控,優化了交通信號控制,提升了道路通行效率與安全性,減少了擁堵和事故風險,可以自動識別八大類 28 種公路病害,準確率提升至 90%以上
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