从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用-中山大学-202503.pdf
这份PPT主要围绕“从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用”这一主题展开，由李煜政在中山大学软件工程学院进行分享。
首先，PPT介绍了人工智能的发展现状，包括人工智能的定义、分类（弱、强、超人工智能），以及Gartner对科技趋势的预测，生成式AI是未来的一个发展重点。随后，PPT讨论了LLM（大型语言模型）的原理，即大参数函数，并强调了人工智能相比人类的优势，例如计算速度快、存储空间大、集体能力强等。同时，PPT也强调了人工智能的发展需要受到规范，并指出人工智能可能面临的生存危机。
接下来，PPT深入探讨了DeepSeek的热潮，介绍了DeepSeek的版本发布路径、DeepSeek的优势，以及DeepSeek被央国企用于数字化转型。DeepSeek的技术特点包括其核心价值、R1的能力以及模型演化路径（包括纯强化学习方法和生成SFT数据）。PPT详细讲解了DeepSeek的优势以及优势，特别是其推理模型的适用场景。此外，PPT还提到了“长思维链”对大模型的影响，以及DeepSeek的创新之处，包括Kimi团队的破局点和纯强化学习方法。
随后，PPT探讨了大模型的发展趋势，包括从摩尔定律到知识密度提升，以及大模型由数据飞轮向智慧飞轮升级演进。还分析了Test-time scaling law，并强调了高质量数据的重要性。PPT还提到了通用大模型与垂域大模型协同发展，以及本地部署小模型成为主流应用渠道的趋势。
最后，PPT介绍了大模型的应用场景，包括端侧大模型、具身智能、医疗大模型、与数字世界交互、智能客服与虚拟助手、内容创作与媒体生成、AI工具本地部署、个人知识库、编程以及DeepSeek在实际案例中的应用。特别是在DeepSeek能力赋能个人发展部分，PPT详细介绍了DeepSeek的使用途径，以及利用DeepSeek进行文档读写、公文写作、会议纪要、统计图表、流程图生成、创意设计等功能。
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