每个人都可以读懂的大模型科普报告（高校篇） DeepSeek 大模型赋能高校教学和科 研 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 25 日 厦门大学 林子雨 副教授 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 基于深度学习 不断地调整 模型参数 大模型 训练 利用 3.5 大模型的基本原 理 3.6.1 国外的大模型产品 3.6.2 国内的大模型产品 3.6.3 主流大模型“幻觉”评 测 3.6 大模型产 品 厦门大学大数据教学团队作品 n ChatGPT ChatGPT 是一种由 OpenAI 训练的大语言模型。 它是基于 Transformer 架构 ，经过大量文本数据训练而成 ，能够生成自 具备更强的语言理解和生成能力 ，能够更自 然地与人 类交流 ，并且能够更好地适应不同的领域和场景。 ChatGPT 的训练数据来自互联网上的大量文本 ， 因此 ， 它 能够涵盖多种 3.6.1 国外的大模型产 品 语言风格和文化背景 n Gemini Gemini 是谷歌发布的大模型 ， 它能够同时处理多种类型的数据和任务 ， 覆盖文本、 图像、 音频、 视频等多个领域。 Gemini 采用了全新的架构

出智慧地球战略 智慧教 育 已 成 共 识 新加坡 2006 年iN2015 计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 核心 6 智慧教 育 已 成 马来西亚 U 桃园 计划” 从 e 化教育向 u 化 教育（泛在教育） 美国 IBM 智慧教育解决 方案：教育数据的 收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 应”。 信息化 教育 时代催化剂 智慧教育” 智慧教育体系  智慧教师  智慧管理  智慧学习者及智慧学习  智慧课程  智慧教学  智慧教育资源  智慧评价（教、学）  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 10 信息技术 与学科教 学深度融 合 全球教育 资源无缝 整合共享 无处不在 的开放、 按需学习

小模型：相当于一枚小学生 ，知识面非常有限 ，但是胜在 没 教授那么大谱 ，给个板凳坐着就够了（部署成本低 ，推 理成 本低）。 老师模型和学生模型 大模型：像一位见多识广、知识储备庞大的“大教 授” ，无所不知 ，但是“供养”他很贵。 什么是模型蒸馏？ “ 模型蒸馏”就是把大模型学到的本领， 用“浓缩”的方式教给小模型的过程， 在保证一定精度 的 同时， 复杂实体关系的应用程序。 • 2. Cognita ：官网： https://cognita.truefoundry.com/ • 功能：模块化框架 ，提供定制化管道 ，用于构建可扩展且生 产就绪的 RAG 应用程序 ，适合企业大规模 AI 应用。 • 3. LLMWare ：官网： https://llmware.ai/ • 功能：提供统一框架构建基于 LLM 的应用 ，如 RAG

能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 测及发现潜在问题，并自动调整参数，优化产线运 行状态。 • 生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现 场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识 别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是 否进入违禁区等，并立即给出违规报警。还可以在仓 库等重点防火区域部署智能视频分析系统，实时检测 烟雾、火焰等火灾迹象，并快速触发报警。 此外，AI 技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资 检索能力，可以提升知识获取和共享效率。这些能 力在工业领域可普遍应用于智能客服、知识管理、 教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅 提升工作效率，减少人力劳动和成本。 还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产 线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 成本。 第三，识别/模拟/预测能力。 在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)， 使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品 质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少