品牌故事与文化传播 - 智能客服与消费者互动 - 新品研发与口味预测 - 施工进度管理与优化 - 材料采购与供应链优化 - 客户需求分析与个性化服务 - 智能客服与售后支持 - 装修质量检测与问题预测 - 市场趋势分析与营销策略优化 DeepSeek 赋能各行业的应用场 景 • 2. DeepSeek 赋能房产装 修 - 智能设计与方案生成 （ VR ） 与增强现实 （ AR ） - 虚拟现实 体验 知识产权培训与教育 - 知识产权战略规划 • 4. DeepSeek 赋能金融行 业 - 智能投顾与投资分析 - 风险管理与欺诈检测 - 客户服务与智能客服 - 信用评分与贷款审批 - 市场趋势分析与预测 - 自动化交易与算法交易 - 金融产品设计与定价 - 合规管理与报告生成 • 6. DeepSeek 赋能健康医 美 - 个性化治疗方案设计 - 客户管理与智能咨询 - 市场分析与需求预测

③创业者：零成本搭建专业团队 ⚫ 商业计划书：输入“智能家居赛道 BP 模板，包含市场规模、竞品矩阵、融资计划” →生成投资人青睐的文档框架 ⚫ 市场调研：输入“2025 年中国宠物食品消费趋势预测”→自动抓取电商平台数据生 成报告 ⚫ 法律风控：上传合伙协议→输入“检测股权分配风险点”→标注条款漏洞并提供修改 建议 2.进阶赋能：从工具使用到系统重构 DeepSeek 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫ 记忆外延：个人知识库与 AI 记忆网络深度融合，实现“瞬间调取

资源可以按需获取和使用，教与学可以按需开展。 • 按需推送资源 • 按需推送活动 • 按需推送服务 • 按需推送工具 • 按需推送人际资源 19 可视化 可视化是信息时代数据处理与显示的必然趋势，是 智慧教育观摩、巡视、监控的必备功能，是智慧教 育系统的重要特征。 • 可视化监控 • 可视化呈现 • 可视化操作 智慧技术创新应用 21 物联网 大数据 云计算 泛在网络 ① ②

，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 经营管理优化 • 库存管理：利用深度学习和大数据分析，分析历史销 售数据、季节性变化、市场趋势等因素，预测库存 需求、实时监控库存水平、自动调整补货策略、精准 管理库存品类、优化库存地域布局等，提高库存周 转率，降低库存成本。AI 聊天机器人可以随时了解 ERP 库存系统、跟踪订单和其他更新。 漏杀情况，实现缺陷检测无人化，降低人力成本。 消费电子产品的特征之一是快速更新迭代，快速上市新产品意味着抢占市场先机。 在新产品的设计生产方面，基于 AI 的市场需求预测模型能快速分析消费者需求趋势，辅助设计/生产软件能基于历 史数据和现有数据加速新产品设计，优化生产管理流程，快速上市新产品。 更加个性化、智能化、功能强大的手机、PC 等消费电子产品，是驱动消费电子产品更新换代和市场复苏的关键

I 赋能高校科 研 虽然 DeepSeek 无法直接将实验数据转化为直观、 易理解的图表 ， 但可以为科研人员提供不同 的 绘图软件 （如 R 语言 、 Python 等） 的绘图代码 。 无论是趋势图 、 热力图 ， 还是散 点图 ， DeepSeek 都能在复杂数据中提炼出关键信息 ，支持科研人员更快速地识别研究规律 DeepSeek 能够快速根据关键词检索相关文献 ，并按照相关性、 引用次数等指标对结果进行排序。 还可以根据提供 的数据 和要求 ， 生成专业的报告框架和内容 ，为科研人员提供有力支持 通过深度学习和机器学习算法 ， DeepSeek 能够发现隐藏在数据中的信息 ， 帮助用户发现新的 机 会和趋势。 在医学科研中 ， DeepSeek 能够从大量实验数据中提取有价值的信息 ， 发掘潜 在的研 究方向和生物标志物 对于有特定需求的用户 ， DeepSeek 还支持上传文件建立自定义知识库。 将与自己工作、

布𝒑𝜽’回弹到预训练分布𝒑𝜽倾向，从而抗拒对齐; 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力𝑭和 长度变化量𝒙成线性关系，即：𝑭 = −𝒌𝒙， 弹力系数𝒌 ，弹力与其形变方向相反，表 示它有使系统不改变的趋势; 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ 𝑝𝜃’ 𝑝𝜃 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 ➢ 弹力系数𝒌：表示为大模型本身性质，与模型参数量和预训练数据相关；