人工智能概念辨析：介紹大模型相關術語，回顧大模型從運算推理、知識工程到深度學習的發展歷程，對比生成模型和推理模型在定位、推理能力、多模態支持、應用場景和用戶交互體驗的差異。
DeepSeek R1
公司與模型：DeepSeek 成立于 2023 年 7 月，獲幻方量化支持，專注大語言模型開發。旗下模型包括生成模型 V3 和推理模型 R1，R1 具有推理能力強、開源、低成本、國產化等特點，在國際競爭中處于梯隊。
使用與部署：提供官方網頁、APP、API，還可通過超算平臺等第三方渠道使用。個人可通過 Ollama 部署蒸餾模型，企業可利用 vLLM 進行生產J部署。部署 R1 滿血版需特定算力支持，不同算力配置價格不同。
模型原理：GPT 采用 Transformer 架構，經預訓練、監督微調等階段，基于上下文預測下一個 token。生成模型有語言理解和生成等能力，但存在幻覺等問題。DeepSeek R1 通過思維鏈、強化學習和蒸餾技術，提升推理能力，減少模型大小。
落地應用
提示詞技巧：包括真誠直接、使用通用公式、說人話、反向 PUA、善于模仿、擅長銳評、激發深度思考等，可提升對話質量。
應用場景：適用于推理密集型任務、教育與知識應用、文檔分析、開放L域問答寫作等場景。在教育與學術L域，可用于教學設計、作業批改、論文輔助等；在知識付費L域，可進行課程大綱設計、直播腳本撰寫等。
附件：DeepSeek原理與落地應用,基于上下文預測下一個 token,激發深度思考等,提升對話質量
本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專業的企業級部署方法,講解Unsloth R1動態量化部署的三種實 現路徑：基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動態量化部署
美國在 GenAI領域的領先地位正在被中國迎頭趕上,AI 供應鏈格局將被重塑;開放權重模型正在推動基礎模型層商品化,為應用開發者帶來新機遇;擴大規模并非通往 AI 進步的唯一途徑
突破大模型訓練固定思維,敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓練大模型,出現了較好的效果,每10年計算成本降低約1000倍，但人們的購買量增加了 10 萬倍
DeepSeek大模型的開源,低成本和高性能將大幅降低大模型的獲得,部署和應用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地;已應用于端側、教育、金融、辦公、傳媒、醫療、智能汽車、企業服務等多個應用場景，應用領域廣闊
DeepSeek 降低了單個模型的部署成本,AI 應用有望大規模落地， 推理算力需求將顯著增長，相關廠商有望加速進入業績兌現期,在 AI 應用前沿落地 場景中，全球 AI 應用產業有望迎來共振期
PI 調用層面，DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬 token，DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%，顯著的降低資金門檻，推動了 AI 技術平權
精準數據洞察與自動化效能提升方法論;DeepSeek將在企業服務、科研創新等垂直領域深度滲透;DeepSeek將通過開源戰略擴大開發者社區規模，并推出模型微調平臺和低代碼部署工具
周鴻祎以DeepSeek帶來的變革為切入點，深入剖析AI行業發展趨勢，并分享了AI技術于創業的應用前景,未來應用將從六大方向實現爆發,企業內部未來一定是多個大模型組合工作
AI生成的回答重復相似,缺乏新意,即使改變提問,無法提供不同的結論;使用更多樣的訓練數據和算法，提高AI的多樣性;優化訓練參數， 避免模型陷入局部最優
模型難以處理訓練集外的復雜場景,模型過度依賴參數化記憶,普通用戶難以辨別AI內容的真實性，可能對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可 靠性產生長期懷疑
DeepSeek技術突破與應用場景,冷啟動數據與多階段優化,本地部署與端云協同,垂直領域深耕（醫療、金融、教育）;智能協作與自動化轉型,消費決策與商業研究賦能
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