政企、创业者必读 国内DeepSeek最前沿资料 政企、创业者必读 《DeepSeek给我们带来的创业机会》 360集团创始人 周鸿祎 3 政企、创业者必读 政企、创业者必读 一张图读懂一堂DeepSeek课 政企、创业者必读 AI给了一个比互联网更大的机会  互联网是连接平台，人工智能是生产力  互联网是赋能性技术，生产力属性较弱  人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 如果需要十万或百万张卡起玩，就无法 产生工业革命 • 只有把大模型拉下神坛，让大模型走进 千家万户、百行千业，才能掀起新一轮 工业革命 12 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前 我们对大模型发展趋势的十大预判 13 政企、创业者必读 14 DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识 推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立 政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型

本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 计算机行业深度报告 DeepSeek 系列报告之 AI+医疗 2025 年 02 月 19 日 ➢ AI 医疗产生的背景。全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久， 且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长。2） 期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。 ➢ AI 医疗商业价值逐步释放。DeepSeek AI 的技术优势，将沿着以下四大路 径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 DeepSeek 等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之 间，找到合适的平衡 Quibim 获 5000 万美元 A 轮融资。全球数字医疗产业发展趋势：1）服务模式趋势、2）技术更新 趋势、3）产品结构趋势、4）区域发展趋势。 ➢ 投资建议：在人工智能发展大趋势下，DeepSeek 于春节时间火爆出圈。纵 观全球，以佩洛西等为代表的优质资金大量流向“AI+医疗”的方向，科技的飞 速发展正在不断改变我们对健康管理的思维模式与理念，医疗行业人工智能化发 展已是大势所趋

DeepSeek原理与落地应用 AI肖睿团队 （孙萍、吴寒、周嵘、李娜、张惠军、刘誉） 2025年03月01日 厦门大学大数据百家讲坛 • 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 7 人工智能概念辨析 DeepSeek R1 大模型原理 落地应用 目 录 C O N T E N T S 人工智能概念辨析 PART 01 01 大模型相关术语 l 多模态 Ø 文本、图片、音频、视频 l AI工具（国内） Ø DeepSeek、 豆包、Kimi、腾讯元宝、智谱清言、 通义千问、秘塔搜索、微信搜索... l 通用模型 Ø 大语言模型（LLM，Large Language Model） Ø 视觉模型（图片、视频） Ø 音频模型 Ø 多模态模型 Ø …… l 行业模型（垂直模型、垂类模型） Ø 教育、医疗、金融等 •编码器（BERT）：多数embedding模型，Ernie早期版本，……. •混合网络：T5、GLM •解码器（GPT）：大语言模型（LLM），也是传统的多模态模型的核心 •生成式人工智能（GenAI）：AIGC •DeepSeek、Qwen、GLM、Step、MiniMax、hunyuan、kimi、…… •OpenAI GPT（ChatGPT）、Claude、Llama、Grok、…… •Diffusion架构：主要用于视觉模型（比如Stable

项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... .........................................................................................9 1.3 DeepSeek 大模型简介.......................................................................................... .........................................................................................13 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用.................................................................................

解码 DeepSeek, 构建医药⾏业新质⽣产⼒ 07 • 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 索 ⽬录 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋 势 AI 离我们越来越近，越来越密集的“加速”信 号 Alpha, ⼤战李世⽯ “AI” 概念⾯世 DS,“Aha” 时刻 CNN, ⼈脸识 别 Chatgpt, C 端破 圈 1950s ）增强推理能⼒，将复杂问题 分 解成更⼩、更易处理的步骤；⽽ DeepSeek R1 在展现卓越推理能⼒同时， 训练和推理成本极低 GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” BERT BERT 在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗 AI 小模型年代主要技术路线 “ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 迹” Chatbot ： ⽂本交互式应⽤ Gpt3 ： 预训练⼤模型 6 DeepSeek 是“深度求索”开发的⼀系列⼈⼯智能模型。 DeepSeek 通过持续的技术 创新和市场拓展，在⾃然语⾔处理和⼤型语⾔模型⽅⾯取得了显著进展，在国际 市 场上获得了⼴泛认可。其中： • DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿⾼质量 token 上完成预训练的⼀个强⼤的混合 专 家

敬请参阅最后一页特别声明 1 本周化工市场综述 关于 DeepSeek，我们认为其对于大化工产业的竞争要素和商业模式可能会产生深远影响，具体到大化工各环节， 我们认为其对于设备、设计、筛选、流程优化，具体到投资方向，我们看好合成生物、农药创制药、新材料以及设备 端的投资机会。本周众多化工品涨价，比如：有机硅、香兰素、炭黑、金属铬、涤纶长丝、钾肥，我们继续看好金三 PB 历史分位数为 18%，PE 历史分位数为 65%。AI 行业边际变 化，一是市场担心 AI 行业拼算力逻辑有所变化，但本周欧盟追加 500 亿欧元投资缓解了市场担忧；另外一个重要事 件是 DeepSeek 7 天用户破亿，势如破竹，进而也引发了中国科技龙头估值重构，这也带来另外一个思考，即中国科 技龙头重估行情是否会扩散到化工龙头股？经过多轮行情的洗礼，中国已经走出了一批具备全球竞争力的细分赛道龙 MDI 装置 MDA 产能 12.8 万 t/a，粗 MDI 产能 16.176 万 t/a。。 2、中国信通院：正式启动 DeepSeek 国产化适配测评工作 中国信息通信研究院 13 日表示，正式启动 DeepSeek 国产化适配测评工作，旨在为 DeepSeek 系列模型在多硬件多场景下的适配部署提供参考。①一是评价模型在包括硬件 芯片、计算设备、智算集群等软硬件系统中的适配效果；②二是反映模型在软硬件系统适

����������������������������������� ����� DeepSeek ������������������������ ����������������������������������� ��������������������� DeepSeek �������������� � � �������������������� ������������������������������ ������� �DeepSeek ���������������������������� 2025 � 2 �� Test Report - DeepSeek Empowers the Advanced Evolution of Autonomous Networks, Ye Ouyang Yunxin Liu, et al, 2025.2. ������������������������������������������ 3 �� 1. DeepSeek �� ............................................................................................

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读 陈博远 北京大学 2022 级“通班” 主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 北大对齐小组 DeepSeek-R1 开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界 DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 技术剖析 Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 RL 算法的创新： GRPO 及其技术细节 DeepSeek-R1 背后的 Insights & Takeaways ： RL 加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 DeepSeek-R1 社会及经济效益 技术对比探讨 STaR-based Methods 如何通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 中 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到 了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法。随训练过程推进，模型展现出了推理能力的扩展（高准确率和 long-CoT 能力涌现等） 。 性能：后训练阶段大规模应用强化学习，表现推理能力扩展 资料来源： DeepSeek-R1: Incentivizing