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我们该如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI变为全民生产力,推动社会生产效率变革

来源:湖南大学    时间:2025/3/13

1. What:DeepSeek是什么?

定位:

DeepSeek-R1是国内开源推理大模型,具备**思维链(Chain-of-Thought)**能力,能通过分步推理解决复杂问题(如数学、逻辑题)。

相比传统生成式模型(如ChatGPT),其优势在于准确性G、价格低廉、训练G效,且支持本地部署。

核心亮点:

价格“屠夫”:API成本仅为OpenAI同类模型的1/10,网页聊天免费。

纯国产技术创新:模型架构(如MoE、MLA)和训练方法(Rule-based Reward)实现G效推理。

性能L先:在数学、代码生成等任务中超越国际主流模型(如GPT-4)。

用户普及快:7天用户破亿,打破ChatGPT记录,推动AI技术“飞入寻常百姓家”。

2. How:如何使用DeepSeek?

应用场景:

生成与创作:写代码、论文、诗歌,设计科普讲稿,辅助编译原理书稿。

数据分析:整理信息(如公务员录用数据)、行业报告生成。

咨询与决策:研究方向建议、心理咨询、行程规划。

方法论:

思维方法:拆分任务、结合外部数据(RAG)、多次迭代调优。

注意事项:

模型存在局限性(如知识截止日期、无法处理多模态数据、上下文长度限制)。

需结合联网搜索、知识库及其他工具(如智能体)提升结果可靠性。

3. Why:DeepSeek为何有效?

技术基础:

Transformer架构:通过Embedding、Attention机制(多头注意力)、MLP实现上下文理解与推理。

规模效应:参数规模(671B)与数据量(数万亿Token)的扩大带来“涌现”能力(如跨语言任务迁移)。

发展历程:

从早期跟随LLaMA开源模型,到通过MoE架构(混合专家模型)、FP8训练等创新实现技术突破。

训练中结合监督微调(SFT)与强化学习(RL),优化推理对齐与效率。

4. Next:未来关注方向

生态爆发:

行业应用:医疗、教育、交通等L域需结合垂直场景开发工具。

关键技术:

国产AI芯片与G性能互连:突破NV算力垄断,降低训练与推理成本。

开放平台与知识库服务:构建标准化接口与数据生态,降低开发门槛。

人才培养:亟需精通系统软件(如推理引擎、训练框架)的复合型人才。

趋势判断:

量变到质变:DeepSeek推动AI从“精英工具”变为“全民生产力”,可能引发新一轮技术革命。

总结

陈果教授强调,DeepSeek代表国产大模型的重大突破,但其价值不仅限于技术本身,更在于降低AI使用门槛,推动社会生产效率变革。用户需理性看待其能力边界,善用思维方法与工具组合,同时关注国产芯片、开放生态等关键L域的发展。



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