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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

來源:北京大學      編輯:創澤      時間:2025/3/5      主題:其他   [加盟]
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。后,介紹如何科學選擇與G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JAI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AIGCL域的定位。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、開源策略和不錯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L域的d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、多面的認識,并理解該模型在AIGCL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






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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

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