导 读INTRODUCTION

        今天分享是由北京大学团队出品的《DeepSeek内部研讨系列1-6讲(持续更新中)》,包含:《DeepSeek 与 AIGC应用》《DeepSeek提示词工程和落地场景》《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》《DeepSeek原理与落地应用》《DeepSeek私有化部署和一机》DeepSeek应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施》等。如果感兴趣的话,根据下方提示可以自取哈。

点击下载北京大学:《DeepSeek内部研讨系列1-6讲(持续更新中)》

后续会陆续分享DeepSeek讲座视频,关注我们不迷路哦!

以下是部分内容预览:

一、核心内容总结:

1. 《DeepSeek 与 AIGC 应用》‌

技术突破‌:DeepSeek-R1 模型以低成本、开源策略和高性能为核心优势,在复杂逻辑推理、数学与编程任务中表现突出,尤其在中文场景下具有显著竞争力‌。

应用场景‌:覆盖教育、科研、商业等领域,推动 AIGC 技术的普惠化与国产化,强调 AI 工具的科学选择与高效使用‌。

2. 《提示词工程和落地场景》‌

方法论‌:强调自然语言交互优化,提倡“清晰的表达”和“将 AI 视作合作伙伴”的设计理念,通过系统化提示词工程提升模型输出质量‌。

产业实践‌:结合具体案例拆解提示词工程在行业中的落地路径,聚焦如何通过交互设计释放模型潜力‌。

3. 《DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读》‌

技术架构‌:模型采用差异化训练策略,通过优化算法降低算力依赖,突破传统“堆算力”的发展路径,实现高性能与低成本的平衡‌。

4. 《DeepSeek 原理与落地应用》‌

底层逻辑‌:深入解析大模型技术原理,结合多学科视角(如元宇宙技术、学习科学)探讨模型能力边界与迭代方向‌。

行业赋能‌:通过实际案例展示 DeepSeek 在智能制造、数据分析等场景中的应用价值‌。

5. 《DeepSeek 私有化部署和一体机》‌

部署方案‌:提供灵活的企业级私有化部署方案,支持定制化一体机服务,兼顾数据安全与算力需求‌。

6. 《DeepSeek 应用场景中需要关注的十个安全问题和防范措施》‌

风险管控‌:涵盖数据隐私、模型滥用、生成内容合规性等关键议题,提出技术与管理并重的系统性防范框架。

二、亮点‌

跨学科融合‌:整合人工智能、计算机科学、教育学等多领域研究成果,体现技术落地的综合视角‌。

国产化路径‌:突破硅谷技术范式,探索适应本土需求的 AI 发展模式,推动技术自主可控‌。

实践导向‌:聚焦从理论到产业落地的完整链条,提供可操作性强的工具与方法论‌。

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