大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长 ，资源消耗大 较高 ， 响应速度快 ，资源消耗相对较小 幻觉风险 较高 ， 可能出现“过度思考”导致的错误答案 较低 ，更依赖于已知的知识和模式 泛化能力 更强 ，能更好地适应新问题和未知场景 相对较弱 ，并具备回答问题、 生成文本、 语言翻译等多种功能 ChatGPT 的应用范围广泛 ， 可以用于客服、 问答系统、 对话生成、 文本生成等领域。 它能够理解人类语言 ，并能够回 答各 种问题 ，提供相关的知识和信息。 与其他聊天机器人相比 ， ChatGPT 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

控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 、 范式转移预警（监控跨领域知识流、 识别技术革命前兆） 和自编程能力（自动模块设计、 代码编 写、 测试用例） 。 " 恨聪明 但没那么听话 " DeepseekV3 Deepseek R1 Deepseek r1 鞅的证 反问引导。 • 4. 技能应用类 ：数学计算、代码解释、 逻辑推理。 • 5. 个性化定制类 ：风格迁移、知识库绑 定、偏好记忆。 • 6. 系统操作类：模式切换、资源优化、 记 忆管理。 • 7. 知识查询类：事实核查、概念解释、 溯 源检索。 • 8. 教育与研究类：题目生成、论文润色、 实验设计。 • 9. 多模态处理类： 图文互译、表格解析、 云应用：登录腾讯云找到云应用服务 ，直接购买成品 DeepSeek 应用 ，或利用云应用定制化软件功能 ， 快速 部署 AI 应用或定制传统软件。 • 搜索方案：大模型知识引擎：注册并登录腾讯云 ，在控制台搜索“大模型知识引擎” 体验”开通服务。新 建 应用并配置基础信息 ，选择 DeepSeek - R1/V3 模型 ，即可在右侧调试窗口提问搜索。 • API 接口： 申请腾讯云 DeepSeek

4.技术普惠：AI 民主化的中国方案 DeepSeek 通过两大创新让 AI 技术“飞入寻常百姓家”： 1.开源开放：代码和模型权重全部公开，学生也能用个人电脑跑 AI 2.知识蒸馏：把 70B 参数大模型压缩到 1.5B，手机都能运行专业级 AI 5.国际影响：技术出海的东方智慧 ⚫ 在东南亚、中东等地区，DeepSeek 成为数智主权建设工具，帮助发展中国家摆脱 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 ⚫ 语言翻译：支持 42 种语言互译，自动适配文化差异（如把“摆烂”翻译成 “quietquitting”） 局限：复杂逻辑问题需升级至 是三大用户群体的 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱：输入“用思维导图整理高中生物遗传学核心概念”→生成可打印的学习 框架 ⚫ 解题思路：拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析，错误点用红框标注 ②职场人：效率提升 300%的办公神器

的惊人成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当。 ➢ 在编码相关的任务中表现出专家水平，在 Codeforces上获得了2029 Elo评级，在竞赛中表现 优于96.3%的人类参与者 ➢ DeepSeek-R1 在知识类问答上推动科学探索边界： ➢ MMLU \ MMLU-Pro \ GPQA Diamond 等 STEM- related 榜单上取得良好表现 ➢ R1 展现出强推理模型在 AI-Driven 实际上也带来了几个很重要的启示： ➢ 需要足够强的基座模型：基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值 （671B 在14.8T 高质量Token上训练）（基座模型知识帮助突破推理上界，也有一些 工作利用小模型复现 Aha Moment 得益于大规模RL和高质量推理数据）； ➢ 大规模强化学习加持：GRPO 对于强化学习训练的优化； ➢ 规则化奖励：绕过奖励 高质量Token上训练） ➢ 提供了类似于 System I 的足够好的 Prior Distribution 直觉，后期RL探索过程进一步挖掘激活 ➢ 大规模RL起到了激活和发掘预训练阶段积累的知识和推理能力的作用 ➢ DeepSeek-V3 低成本（5,576,000美元 ）带来惊艳效果 ➢ MoE 架构 671B 激活37B \ 使用 Multi-head Latent Attention

技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，通用大模型的出现让 AI 技术从专用化迈向 了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业，帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企 业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 率更高。 2. 参数规模大。大模型通常包含数千万、数亿甚至更多参数；巨大的参数规模使大模型能够处理更加复杂和多样的任务。 3. 强大的泛化能力。大模型通过在大规模数据集上进行训练，学习到了丰富的知识和特征表示，从而具有强大的泛化能力， 能够有效处理多种从未见过的数据或新任务，甚至能处理一些与训练数据截然不同的任务。这使得大模型能应用于多种任 务和场景，具有广泛的适用性。 4. 灵活性和可 第一，语言理解与知识问答能力。 利用大模型对于自然语言的理解能力，能理解和识 别用户意图，使员工能通过自然语言就能与机器进 行交互；另外通过为大模型外挂知识库，增强知识 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

显者减少计算量 ( 穷则战术穿插 ) ■ 针对美国的算力禁令 ■ 核心思想： 1 共享专家 +256 路由专家，激活 8 个路由专家 ■ 共享专家： 捕获通用知识、降低知识冗余 ■ 路由专家： 量大、细粒度、灵活组合、方便知识表达 ■ 结果：每个 Token 只要过 360 亿参数 (Llama 3.1 要 4050 亿参数 ) DeepSeek."DeepSeekMoE:Towards

测试中（预计两周内全部上 线） 12 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 编程辅助 智能客服 … 个性化学习辅导 创意写作 … 个人知识管理 个人文档分析 编程辅助 … 开发板 边端设备 … Atlas 800I A2 (512GB) Atlas 800I A2 (256GB) Atlas 300V Atlas 300I 提供赋能内容 • 提供昇腾样例 • 昇腾模型 / 应用开发流程演示 • Demo 样例讲解 • 昇腾 AI 基础知识赋能 通过昇腾模型 / 应用开发演示， demo 样例讲解，解答昇腾模型部署 DeepSeek 知识，快速赋能开发者掌握昇腾技术栈 根据业务开发诉求，通过场景化赋能，帮助用 户持续构建昇腾开发全栈能力，匹配业务发展。 高效掌握昇腾技术栈，提升业务创新能力 耦合技术跨度大 • 昇腾 AI 工具链多， 调用复杂 • 无昇腾平台大模 型开发部署经验 DeepSeek 能 力 特 性 讲 解 DeepSeek 推 理 部 署 演 示 AI 基础知识 环境搭建示例 昇腾全栈软件 社区资源讲解 服 务 内 容 挑 战 CANN& AI 框架赋能 需求调研 模型 演示 昇腾 基础 结合昇腾社区样例，使能快速开发 DeepSeek

情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等； 感知学习者的认知风格、学 习风格等； 感知学习者的学习与交往需 求。 外在 情境感知 感知教与学活动实施的物理位 置信息；