北京大学：DeepSeek原理和落地应用智能交通技术，57页ppt

该文档围绕人工智能大模型展开，重点介绍了 DeepSeek 相关技术与应用，涵盖概念辨析、模型解析、原理阐述和落地应用等方面，展示了 DeepSeek 在大模型领域的技术实力和广泛应用前景。 人工智能概念辨析 * 大模型相关术语：介绍多模态概念，列举国内 AI 工具，区分通用模型和行业模型，并列举各类模型的代表产品。 * 大模型的发展历程：梳理人工智能从运算推理、知识工程、机器学习到深度学习的发展脉络，介绍 Transformer、Diffusion 等架构及相关模型，如 GPT、Claude 等。

大模型的发展阶段：划分大模型发展的准备期、跃进期、深化期和繁荣期，阐述各阶段国内外关键进展，对比生成模型和推理模型。

DeepSeek R1 * 公司概况：2023 年 7 月成立，获幻方量化支持，专注大语言模型研发，2025 年 1 月推出 DeepSeek - R1 推理模型。 * 模型系列及对比：介绍 DeepSeek 系列模型，对比生成模型 V3 和推理模型 R1 的设计初衷、性能、应用范围。 * R1 优势：推理能力强，跻身全球第一梯队；开源训练代码等；训练和推理成本低；国产化，缩短与美国技术差距。 * 使用方式：可通过网页、官方 APP、API、第三方渠道及私有化部署（如 Ollama、vLLM）使用。

模型原理 * GPT 工作原理：基于 Transformer 架构，经预训练、监督微调、人类反馈强化学习，处理输入并生成输出，数据源于多种渠道。 * 生成模型优缺点：优势是语言理解等能力强，劣势是存在幻觉、知识库有限、上下文窗口受限。 * DeepSeek - R1 原理：通过思维链、强化学习、蒸馏技术，提升推理能力，缩小模型规模。

落地应用 * 提示词技巧：包括真诚直接、通用公式、说人话、反向 PUA、善于模仿、擅长锐评、激发深度思考等，不同场景适用不同技巧。 * 应用场景：适用于推理密集型任务、教育与知识应用、文档分析等，在商业创新、生活服务等领域也有广泛应用。 * 教育与学术赋能：可用于教学设计、教学活动、作业批改等多个教学环节，还能辅助医学病理诊断、论文写作等学术研究。