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DeepSeek内部研讨系列------------DeepSeek与AIGC应用AI肖睿团队(孙萍、周嵘、李娜、张惠军、刘誉)2025年2月20日•北大青鸟人工智能研究院•北大计算机学院元宇宙技术研究所•北大教育学院学习科学实验室摘要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。最后,介绍如何科学选择与高效使用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。301详解DeepSeekR102AIGC的概念和应用03AIGC的能力揭秘04选择AIGC工具目录详解DeepSeek-R1PART01简介本部分介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、发展历程、应用场景及其在AIGC领域的定位。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、开源策略和卓越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领域的独特优势,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、全面的认识,并理解该模型在AIGC领域的重要地位和应用潜力。人工智能发展历程2023年GPT-4AIGC的发展历程1950s-1990S1990s-2010S2010s-2022年大模型相关术语⚫多模态➢文本、图片、音频、视频⚫AI工具(国内)➢DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、智谱清言、通义千问、秘塔搜索、微信搜索...⚫通用模型➢大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)➢视频模型➢多模态模型➢……⚫行业模型(垂直模型、垂类模型)➢教育、医疗、金融等大模型的关键发展生成模型ref:中文大模型基准测评2024年度报告(2025.01.08)推理模型生成模型与推理大模型的对比比较项GPT-4o(生成模型)DeepSeek-R1(推理模型)模型定位专注于通用自然语言处理和多模态能力,适合日常对话、内容生成、翻译以及图文、音频、视频等信息处理、生成、对话等。侧重于复杂推理与逻辑能力,擅长数学、编程和自然语言推理任务,适合高难度问题求解和专业领域应用,在中文表达上容易出彩。推理能力在日常语言任务中表现均衡,但在复杂逻辑推理(如数学题求解)上准确率较低。在复杂推理任务表现卓越,尤其擅长数学、代码推理任务,在部分基准测试(如GPQA)中准确率高于GPT-4o。多模态支持支持文本、图像、音频乃至视频输入,可处理多种模态信息。当前主要支持文本输入,不具备图像处理等多模态能力。应用场景适合广泛通用任务,如对话、内容生成、多模态信息处理以及多种语言相互翻译和交流;面向大众市场和商业应用。适合需要高精度推理和逻辑分析的专业任务,如数学竞赛、编程问题和科学研究;在思路清晰度要求高的场景具有明显优势,比如采访大纲、方案梳理;在对中文语言表达和情感表达方面有明显优势。用户交互体验提供流畅的实时对话体验,支持多种输入模态;用户界面友好,适合大众使用。可展示大部分链式思考过程,便于专业用户理解推理过程;界面和使用体验具有较高的定制性,但整体交互节奏较慢。推理模型的优劣势优势劣势-演绎或归纳等推理能力强(如谜题、数学证明)-响应速度慢且计算成本高(需要更多推理时间)-链式思维推理出色(善于分解多步骤问题)-基于知识的任务更容易出错(容易产生幻觉)-擅长复杂决策任务-处理简单任务的时候效率低(容易"过度思考")-可以呈现思考过程常见推理模型DeepSeekR1OpenAIo1OpenAIo3-miniGemini2.0Grok3Kimi1.5火爆全网的DeepSeek-R1...

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