《DeepSeek大模型賦能高校教學和科研》是由廈門大學大數據教學團隊制作的關于DeepSeek大模型在高校教學和科研中應用的科普報告，由林子雨副教授主講，發布于2025年2月25日。《DeepSeek大模型賦能高校教學和科研》詳細介紹了人工智能的發展歷程、大模型的技術原理、DeepSeek大模型的特點及其在高校本地部署的實踐，同時探討了ai生成內容（AIGC）的應用、基于大模型的智能體，以及AI如何賦能高校科研和教學。

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一、人工智能發展簡史

• 圖靈測試：1950年，艾倫·圖靈提出機器智能的測試方法，奠定了人工智能的基礎概念。

• 人工智能的誕生：1956年，達特茅斯會議標志著人工智能學科的正式誕生。

• 發展階段：人工智能經歷了從誕生到現在的多個階段，包括萌芽期、沉淀期和爆發期。

• 未來展望：人工智能未來可能經歷五個階段，逐步向通用人工智能（AGI）發展。

二、人工智能思維

• 了解與區分：每個人都應了解人工智能的基礎運行模式，并具備區分人類能力和機器能力的思維。

• 協作能力：學會與人工智能協作，懂得如何運用AI工具。

三、大模型：人工智能的前沿

• 大模型概念：大模型是基于深度學習技術的模型，具有海量參數、強大的學習能力和泛化能力。

• 發展歷程：大模型經歷了萌芽、沉淀和爆發三個階段，對算力的需求也在不斷演變。

• 分類：大模型可分為語言大模型、視覺大模型和多模態大模型，也可按應用領域分為通用大模型（L0）、行業大模型（L1）和垂直大模型（L2）。

• 推理大模型：如OpenAI的o3，能夠進行復雜邏輯推理，適用于解決多步驟問題。

• 技術原理：基于Transformer架構，通過編碼-解碼器和自注意力機制實現強大的語言理解和生成能力。

四、高校本地部署DeepSeek大模型

• DeepSeek簡介：DeepSeek是一個性能卓越的大模型，尤其在數學推理上表現出色，訓練成本低。

• 高校實踐：多所高校如浙江大學、北京師范大學等已開始探索DeepSeek的本地部署，用于教學和科研。

• 部署優勢：本地部署可實現離線高效使用、定制化、數據隱私保護、成本優化等。

• 部署方案：包括模型微調和本地知識庫（RAG）的結合，以提升模型在特定領域的表現。

• 技術挑戰：高校面臨算力不足、技術棧復雜等問題，但清華大學的KTransformers項目已實現低成本部署突破。

五、AIGC應用與實踐

• AIGC概述：AIGC即人工智能生成內容，利用AI技術生成文本、圖像、音頻、視頻等。

• 應用場景：涵蓋電商、辦公、游戲、娛樂、影視、藝術、教育、設計、媒體等多個領域。

• 工具與提示詞：介紹了多種AIGC工具（如ChatGPT、DeepSeek、通義千問等）及其提示詞的使用技巧。

• 實踐案例：包括文本生成、圖片生成、語音生成、視頻生成、輔助編程、AI搜索和智能辦公等。

六、基于大模型的智能體

• 智能體概念：智能體是模仿人類智能行為的系統，能夠感知環境并自主決策。

• 基于大模型的智能體：利用大語言模型構建，具備自主性、交互性和適應性。

• 應用場景：智能體可應用于教學、管理、科研和服務等多個高校場景。

• 案例：如上海海事大學的超級智能體，實現了助學、助教、助研、助管和助國際交流。

七、AI賦能高校科研

• 科研效率提升：DeepSeek幫助科研人員快速完成文獻檢索、數據分析、實驗設計和論文撰寫。

• 跨學科支持：打破學科壁壘，提供多領域涉獵的輔助。

• 成功案例：意大利研究團隊利用DeepSeek在1天內發表SCI論文。

• 注意事項：警惕AI生成內容的準確性問題，避免“AI味”過重導致論文查重不通過。

八、AI賦能高校教學

• 創新教學模式：包括自適應學習系統、AI助教、教師Ai助手、智能教務系統和跨學科培養。

• 教學效果提升：通過智能學伴、個性化學習路徑和多模態教學資源，顯著提高學生學習效果。

• 教師角色轉變：從“講授者”轉變為“引導者”“協作者”和“情感聯結者”。

• 未來展望：AI是教育的“智能腳手架”，教師應與AI協作，發揮人類溫度與技術精度的結合優勢。

《DeepSeek大模型賦能高校教學和科研》強調，大模型是人工智能領域的重要研究方向，其強大的語言理解和生成能力使其在自然語言處理、機器翻譯、智能客服等領域有著廣泛的應用。隨著技術的不斷發展，大模型的應用場景也在不斷擴展，未來將會更加廣泛地應用于高校教學和科研的各個領域。