从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用.pptx
从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用解析大模型趋势，探索DeepSeek应用
content目录01人工智能大模型概览02DeepSeek发展历程与核心价值03大模型发展趋势04大模型重点应用场景05DeepSeek赋能个人发展
人工智能大模型概览01
人工智能定义与发展人工智能的定义人工智能（AI），由JohnMcCarthy在1955年定义为制造智慧机器的科学与工程。RogerPenrose在1989年将其描述为通过机器模仿人类智力活动，旨在提高人类能力。人工智能的分类AI分为弱人工智能（ANI），专注于单一领域；强人工智能（AGI），与人类智力相当；超人工智能（ASI），在多数领域超越人类。科技趋势与市场预测Gartner预测显示，自2017年起，AI与机器学习连续多年位列十大科技趋势之首，预示着AI市场的持续扩张与深化应用。
科技趋势与市场预测Gartner科技趋势Gartner历年十大科技趋势预测，自2017年起，人工智能及其相关技术连续多年占据榜首，彰显其核心地位。市场规模预测全球人工智能市场规模持续攀升，预计至2030年将达到万亿级美元，反映市场需求与技术潜力。决策式AI应用决策式AI在电商、娱乐、自动驾驶等领域广泛应用，推动个性化推荐与智能化服务，奠定市场基础。生成式AI爆发2021年后，生成式AI技术迎来爆发期，内容创作、科研、医疗等多领域展现强大潜力，引领市场新风向。
LLM原理与优势模型参数量大大型语言模型如GPT-4拥有庞大的参数量，这使得它们能更准确地模拟人类的语言理解与生成能力。深度学习算法利用深度学习技术，这些模型可以不断从大量数据中学习，提高自身的性能和准确性。计算速度快与人类相比，AI模型在处理信息时速度更快，能够迅速完成复杂的计算任务。信息传播迅速AI系统能够快速获取和分享信息，不受地理位置限制，极大地提高了效率。存储容量巨大AI模型具备强大的数据存储能力，可以保存和访问海量的信息资源。晶体管精确性高基于电子元件的精确度，AI系统的运算结果更加稳定可靠，减少了人为错误的可能性。软件可编辑性强AI程序易于更新和维护，可以根据需要进行调整，以适应不同的应用场景。面临规范挑战随着AI技术的进步，如何合理规范其发展成为一个重要议题，尤其是对于那些可能带来不确定影响的高级智能体。
DeepSeek发展历程与核心价值02
DeepSeek版本发布路径DeepSeek发展版本更新2023年11月开始多次重大更新2025年1月推出App版与R1版本技术探索从LLM到MoE，再到Math与V2R1-Lite-Preview与V3展现显著技术飞跃市场影响每次迭代均引起广泛关注V3与R1版本加速AI工具软件日活量与下载量激增
全球响应与行业应用全球云服务厂商接入英伟达、亚马逊、微软云等巨头迅速接入DeepSeek，国内云厂商紧随其后，加速AI技术普及。央国企数字化转型三大运营商、能源巨头、汽车制造商及金融机构采用DeepSeek，推动智能客服、云计算及数据分析革新。智慧政务升级北京、广东、江苏等地政府部署DeepSeek，优化行政审批、政策解读及智能客服，提升政务服务效能。行业应用拓展从通信到能源，从汽车到金融，DeepSeek赋能各行各业，开启智慧化转型新篇章。
推理模型技术解析01生成链式思考推理模型展现深度逻辑推理能力，超越传统模型。02高门槛问题思维链技术在处理复杂专业问题时面临挑战。03量子态能量差如计算量子态能量差等复杂问题。04强化学习应用DeepSeek模型利用强化学习，自主学会长思考。05无需人工指引DeepSeek模型无需人工指引，效果赶超行业标杆。06适用场景广泛适用于需要显式思考步骤的场景，如谜题、数学证明。07不适用于简单问题不适用于简单问题或娱乐聊天。08提升决策能力有助于解决复杂决策问题，提高决策效率。
大模型发展趋势03
知识密度提升01摩尔定律的局限随着芯片制程接近物理极限，单纯依赖硬件提升已难以满足大模型算力需求，转向知识密度增强成为新趋势。02知识密度定义知识密度衡量模型能力与所需算力的比例，高知识密度模型能在较少参数下展现更强能力。03知识密度规律预计每8个月，模型的知识密度将提升一倍，推动大模型效能以更快节奏进化。
智慧飞轮升级01数据飞轮进化传统数据飞轮转向智慧飞轮，模型不再局限于原始数据训练，而是通过合成数据自我迭代，实现能力的持续升级。02强化学习新范式强化学习成为大模型自我优化的关键，模型在与环境的互动中不断学习，提升决策与生成智慧内容的能力。03智慧内容生成智慧飞轮驱动下，大模型生成的不再是简单的数据响应，而是具备深度与创新性的智慧内容，如生成式AI作品。
本地部署小模型蒸馏技术提升DeepSeek通过蒸馏技术显著提升了小模型的能力