6 大模型产品 3.7 大模型应用领 域 厦门大学大数据教学团队作品 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿。 2023 年 3 月发布的 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 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时 呈现 的错误或令人困惑的问题 3.1 大模型的概 念 3.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 3.2 大模型的发展历 理大模 型。 OpenAI 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前 ， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像人 类解决复杂问题时会先把思考过程写下来

2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿 2023 年 3 月发布的 GPT-4 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 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1.2 大模型的发展历 ，大模型主要可以分为 L0 、 L1 、 L2 三个 层级 OpenAI 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理 模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用 户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过 程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像 人 类解决复杂问题时会先把思考过程写 下来 一样

DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 是什么？ 01 DESIGN DeepSeek 是一款生成式人工智能大模型 ， 它能够理解 “ 听懂”人类语言 ， 并能够像人类一样 分析问题 ，寻找思路 ， 并给出答案（解决方案） ； 它是一位 “过目不忘”的全能型老师 ，（通过 训 练） 掌握了人类各个方面的知识 习人类的资料 ，进一步丰富自己的知识 ，更好解答。 DeepSeek 是的各种 AI 大模型中一个 ，他的基本原理与 chatGPT 、 GROK3 等一样。 认识 deepseek 当前 ，各种生成式人工智能大模型很多 ，分为通用和行业垂直 2 大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 数据训练（网络信息、 文献、 资料） 数据 内容生成（ “词语接龙” ... ） 语言是知识的载体 ，也是人类沟通的桥梁 ，理解了人类语言 ，就能理解各类知识 ，能 跟人沟通。 因此自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠 ，大语言模型就是基于深度学习技术 的自然语言处理工具 ，通过海量数据训练实现对人类语言的理解、生成和推理能力。 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理

相继提出。 AI 在图像和语音识别应用广泛。 里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和 AlphaGo 战胜李世石。 GANs 和无监督学习推动 图 片生成领域。 Transformer 架构改变深度学习方向。 OpenAI 的 GPT 系列和生成式 AI 崛 起，多模态 AI 处理多种媒体。 全球大模型竞争激烈， AI 技术取得显著进展，对社会产生深远影响。 3. 人工智能的历史 发展历程 推理大模 型 提示词与提示工程 04 AlGC 与 GPT( 通用大模型的代 表 ) 生成式预训练 Transfomer 模型， GPT 的全称，是 Generative Pre-Trained Transformer （生成式预训 练 Transfomer 模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。 大模型的基本概念 -ChatGPT 概 述 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 ChatGPT 被称为 AI 的“ iPhone 时刻” , 以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 让每个 人命令计算机解决问题成为了可能。可 对生产工具、对话引擎、个人助理等各 类应用 , 起到协助人、服务人甚至超越 人的角色。 海量下游应用也因此捕捉到新的技术与 产业机会 , 希望通过各类大模型与工程 化能力 , 将类 ChatGPT 产品能力输送 到原有的应用中

汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ AI Powered Engagement ） ：基于精准画像的营销内容生成、智能 销售辅助、全渠道服务闭环 座舱体验智能化（ AI Revolutionized Cabin ） ：融合多模态交互、场景化服务与情 人类出行方式的根本性变革。 谨此献给所有致力于用技术重塑汽车未来的同行者——让我们以 AI 为笔，共绘智慧 出 行的新蓝图。 智 己 汽 车 红 中 国 信 通 院 卷首语 随着生成式人工智能的突破性发展， 大模型技术正以前所未有的深度重构汽车产业 “全 目录 — — 报 告 摘 要 ............................................. 技术深度革新了汽车研发流程。它使用生成式算法，依据设计目标 和 物理参数自动创建设计方案并进行优化。高度逼真的虚拟仿真平台模拟复 杂环 境以大幅减少物理测试。智能测试系统则能理解需求文档并自动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并能结合车型参数和热点动态生成个性化素材。智能销售助手通过深

第 3页 影城分账付款的账务处理规则—— 待确认 优势：结算平台单据与 EBS 单据对应关系 较清晰，生成单据规则较清晰，结算平台 应付单对应 AP 发票 劣势： EBS 单据量较多，虚拟付款开发量 是否较大 影城分账 自动计算分账款并 生成影城应付单 方案一 影城 - 生成 AP 发票： 借：主营业务成本 贷：应付账款 -XX 院线 应付单 结算平台 EBS-AP 影城分账款付款 - 四道口 发起付款申请并 关联各影城应付单 EBS-AP 结算平台 四道口 - 生成 AP 发票并付 款： 借：其他应付款 -XX 影城 贷：应付账款 -XX 院线 付款申请 方案二 影城 - 生成 GL 凭证： 借：主营业务成本 贷：其他应收款 - 四道口 EBS-GL 四道口 - 生成 AP 发票： 借：其他应付款 -XX 影城 贷：应付账款 -XX 院线 EBS-AP 四道口 为了保证支付效率，未来将根据 OA 付款申请，直接生成 CBS 付款 单，但在系统实现上需要关注 EBS 系统与 CBS 系统的一致性问题 报销 + 付款申请 OA 生成 AP 发票 EBS-AP 报销 + 付款申请 审批 OA 生成付款单 CBS 报销 / 结算流程 （不付款） 结算平台 /OA 生成 AP 发票 EBS-AP 生成付款单 CBS 付款申请流程 OA 模式

二、基础篇 : 零基础如何快速上手 AI 目录 瞭望篇 洞察趋势，驾驭 AI 浪 潮 01 决策式 AI 生成式 AI 选择题 简答题 AI 的分类： 决策式 AI 和生成式 AI 推荐系统、识别系统、审核系统、无人驾驶 … … 文本生成、图像生成、视频生成、声音生成 … … 人类社会 中的问题 AI 定义： 一种先进的人工智能聊天机器人，能理解和生 成自然语言，用于回答问题、写作、翻译、编程、学习 人工智能大数 据 • 人工智能、物联网、生物技术等 • 人工智能为主要驱动力，数据 成为重要的生产要素 • 决策式 AI ：实现分析功能 • 生成式 AI ：实现创造性功能 AI 正在推动第四次工业革命，进一步提升生产力 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命 大规模工业生产替 代个体手工生产 01 文本生成 02 音频生成 03 图像生成 04 视频生成 跨模态生成 策略生成 Game AI 虚拟人生成 按技术场景 AIGC 内容分为 按技术场景， AIGC 内容可分为文本、音频、图像、视频等 0 5 0 6 0 7 Midjourney 是一个文本生成图像的 AI 工具，可让你从任何文本描述中生

2025 年 3 月 DeepSeek 赋能家庭教 育 （本报告由 DeepSeek 辅助生成） 人工智能学院 01 DeepSeek 如何赋能 家 庭教育？ 家长辅导时间不足： 89% 的家长每天辅导孩 子 的时间少于 30 分钟 学习辅导能力不足： 72% 的家长遇到“ 四年级 数学题不会做 ”的窘境 。 亲子冲突频发： 65% 的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 知固化 跨学科创造力培 养 多模态生成技术（文 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 学习成果兑换规则 生成 、冲突调解方 案 传统权威式教育引 通过第一视角叙事 还 原历史场景 命题作文框架指导 激发多维度创作灵感 突破思维局限， 培养观察 力 思路过程生成（案例 4 ） ： 基于关键词联想感 官 与情感维度 权威式沟通决策 建立合作型亲子关系 减少权力对抗， 促进双赢 冲突调解方案（案例 5 ） ： 生成阶梯式管理规 则 （如学习成就兑换自由时间） 在 A I 时代， 家长的职责已经从“知识提供者 ”逐渐转向“过程引导者

ARL 调查的未来 12 个月内生成式 AI 在研究图书馆中应用最多的 领域 背景 人工智能生成内容 ( Artificial Intelligence Generated 与人类创作者创作的内容相对，是利用能够在短时间内自动创作大量内容的先进生成式人工 智 能技术创作的内容。从技术角度看，人工智能生成内容是指，在人类提供指导模型完成任务 的指 令后，利用生成式人工智能算法生成的，满足指令要求的内容。生成过程分为两步：从指 令中提 取意图信息；根据提取出的意图信息生成内容 [1]。 上述定义将 AIGC 定义为一类内容，从内容生产者的角度将 AIGC 与专业生成内容 (Professional Generated Content, PGC) 和用户生成内容 (User Generated Content, UGC) 区别开来。除了上述定 义之外， AIGC 还被定义为利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式；以及用于内容自 动化生成的一类技术集合 [2]。 [1 ] CAO Y, L I S , L IU Y, et a l. A Co m p rehensive

张伟男 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院 社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/evaluation.html 13 任务一结果排名（ 2019.07.15 ） SMP-ECDT III • 个性化对话生成评测 • 给定特定用户属性，生成符 合 该属性的个性化对话回复 • 特点 • 百万级数据集 • 客观 + 主观评价 • BLEU 、 Perplexity 、 Distinct • Fluency 、 Personality 输入和输出空间无限大 尽可能延续对话 没有明确的对话目标 任务型对话（任务执行） （ Task-oriented Dialogue ） 典型应用：智能助手 18 对话状态跟踪 . . . 自然语言生成 . . . 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪