1. 本次讲座为DeepSeek原理和应用系列研讨的讲座之一，主要介绍DeepSeek的基本概念，以及大模型技术和AIGC工具应用，不需要大家具备专业的AI或IT技术背景。
2. 本次讲座首先分析当前备受瞩目的DeepSeek-R1 的概念、优势和历史地位。然后进一步探讨大模型和AIGC的底层工作机制，旨在帮助读者突破工具应用的局限，理解DeepSeek和AIGC的深层次价值。后，介绍如何科学选择与G效使用 AI 工具，为大家提供更具深度与实用性的应用场景的指导，给听众带来更落地的AI应用价值。
3. 尽管 DeepSeek-R1 以其低成本和开源策略为行业带来变革，但当前网络上的大量相关内容仅停留在工具应用层面，易对初级AI应用人员造成概念和思维方式的误导，这也是本次讲座希望解决的问题。
介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、发展历程、应用场景及其在AIGCL域的定位。首先介绍人工智能的发展历程，以及大模型相关术语，并对比DeepSeek-R1与其他模型的性能表现。DeepSeek-R1以其低成本、开源策略和出色的推理能力脱颖而出，尤其在复杂逻辑推理、数学和编程任务中表现优异。
随后介绍DeepSeek公司的背景、市场定位以及DeepSeek-R1的技术原理和应用场景，揭示了其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等L域的独特优势，并列举接入该模型的第三方应用。
通过对人工智能发展历史以及DeepSeek-R1的介绍和分析，本部分旨在为听众提供一个对DeepSeek的客观、多面的认识，并理解该模型在AIGCL域的重要地位和应用潜力。
附件：DeepSeek与AIGC应用,探讨大模型和AIGC的底层工作机制,突破工具应用的局限
基于长思维链的推理可以在一定程度上提G模型的可解释性,提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程，减少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美国对华芯片限制可能适得其反;二是 A 股 AI 能否出现有壁垒的应用和消费端龙头;三是算力需求会增加还是减少
DeepSeek-R1入冷启动数据和多阶段训练流程,开源的蒸馏模型在推理基准测试中创下新纪录,验证了纯强化学习在 LLM 中显著增强推理能力的可行性
轻量化架构配合量化剪枝技术，使Al推理首次真正突破硬件限制， 部署成本从G端GPU扩展至消费级GPU;云厂商是DeepSeek 能力的“放大器”:充足的算力“弹药”与用户覆盖能力
清华大学团队介绍了DeepSeek的功能、应用场景和使用方法，并提供了关于如何G效利用AI模型的深入指导;提出了多种提示语策略,提供了具体的提示语设计建议
可交互内容平台的市场规模将达到500亿元人民币；AI伴侣有望打开百亿级别的市场空间；互联网社区的市场规模将达到1.5万亿美元；机器人的市场规模将达到2000亿美元
未来的AI搜索将更加智能，能够实现多轮对话交互;AI搜索将渗透到更多行业;AI搜索将采用更先进的加密技术，确保用户数据的安全;从技术突破到应用场景拓展
新碶街道创新性地引入了“无人机+AI”系统，实现了对城市综合执法的智能升级,实现全天候无人值守,全流程自动作业,拓展了非现场执法的新模式,提升了执法效率与精度
利用机器学习算法进行设备健康监测与故障预测，保障 航行安全并降低维护成本;实现了从传统人工操作向自动化作业的重大转变,支撑起“千万箱级”的码头作业能力
实现了对交通流量的实时监控与调控，优化了交通信号控制，提升了道路通行效率与安全性，减少了拥堵和事故风险,可以自动识别八大类 28 种公路病害，准确率提升至 90%以上
智能客服机器 人可以即时响应客户咨询,解决常见问题;利用大数据分析预测客户需求,定制个性化的服务体验,增强 了用户体验,使得服务更加便捷,准确且G效
AI 能够分析学生的学习行为和进度,提供定制化的学习内容和即时反馈,虚拟助教和聊天机器人可以解答学生的疑问,实现了 AI 自动批改和监测,人工智能自动评分试点任务
