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大家好，我是吾鳴。

之前吾鳴分享过厦门大学出版的两个教程，它们分别是：

《大模型概念、技术与应用实践》

《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》

今天吾鳴要给大家分享由厦门大学出版的第三份教程——《DeepSeek大模型及其企业应用实践》。教程一共148页PPT，文末有完整版下载地址。

内容摘要

1. 大模型：人工智能的前沿

• 概念：大模型指参数规模庞大、训练数据量极大且计算需求高的深度学习模型（如GPT-4、DeepSeek-V3），具备强大的上下文理解、语言生成、迁移学习能力。
• 发展历程：分为萌芽期、沉淀期、爆发期，参数规模从百万级（如LeNet-5）跃升至万亿级（如GPT-4、阿里M6）。
• 分类：按功能分为语言、视觉、多模态模型；按应用层级分为通用（L0）、行业（L1）、垂直（L2）模型；按能力分为通用模型与推理模型。

2. 大模型产品

• 国外产品：如ChatGPT（文本生成）、Gemini（多模态）、Sora（文生视频）、OpenAI o3（推理模型）。
• 国内产品：DeepSeek（推理领先）、豆包（用户量第一）、Kimi（文本处理）、通义万相（视频生成）、文心一言（百度知识增强）。
• 评测：主流模型“非幻觉率”排名（如百度ERNIE 4.0 Turbo达83%），强调大模型可能产生与事实不符的“幻觉”风险。

3. 大模型的行业应用

• 领域：涵盖自然语言处理（客服、翻译）、计算机视觉（医学影像）、语音识别、推荐系统、金融风控、医疗健康、工业制造等。
• DeepSeek应用场景：高频（客服、推荐）、中频（教育、医疗）、低频（法律、智能家居），覆盖自动化回复、个性化推荐、数据分析等。
• 技术融合：与RPA（流程自动化）、知识图谱（结构化知识管理）、物联网（设备监控）结合，优化业务流程。

4. 企业大模型落地方案

• 赋能价值：提升效率、优化流程、降低成本、提高产品质量。
• 部署方式：云端（弹性扩展）、本地（数据安全）、边缘（低延迟）、混合（灵活灾备）、联邦学习（隐私保护）。
• 规划路线：短期构建知识库（RAG），中期微调行业模型，长期搭建AI Agent工作流。
• 挑战：成本（硬件、运维）、数据合规、选型（大厂vs垂直厂商）、收益量化困难。

5. 智能体的企业应用

• 概念：AI Agent是具备自主决策能力的系统（如OpenAI的Operator），可独立规划并执行复杂任务（如采购、数据分析）。
• 与RAG区别：RAG侧重知识增强问答，Agent侧重自主行动（如自动化办公）。
• 类型：生产力智能体（流程优化）、客户服务智能体（7*24客服）、数据分析智能体（商业洞察）。
• 国内平台：如字节跳动Cozé、讯飞星火、支付宝百宝箱，支持低代码开发企业专属Agent。

6. 厂商提供的企业级大模型服务

• 解决方案：分云厂商（如华为昇腾）、AI应用企业（行业定制）、新兴服务商（低成本轻量化）三类。
• DeepSeek一体机：支持本地部署，内置行业场景方案（如金融合同审核），提供全生命周期管理。
• 选型维度：响应速度、输入长度、问答准确率、知识库构建难度、成本效益、垂直训练能力。

7. 大模型典型应用案例

• 医疗：瑞金医院RuiPath病理模型（秒级诊断）、天士力集团（研发与数据分析）。
• 制造：东莞大模型中心（缺陷检测、供应链优化）、云南白药（数据清洗效率提升90%）。
• 政务与教育：厦门合趣科技（AI产业顾问）、华为昇腾（城市级智能算力底座）。

8. AIGC与企业应用实践

• AIGC概述：利用AI生成文本、图像、语音、视频等内容，核心技术包括GAN、大模型、多模态技术。
• 应用场景：文本生成（报告、代码）、图像生成（设计、修复）、语音合成（客服、配音）、视频生成（Sora、可灵）。
• 工具：DeepSeek（文本处理）、即梦AI（图生视频）、腾讯智影（数字人播报）、WPS灵犀（智能办公）。

9. 大模型未来发展趋势

• 技术方向：多模态融合、推理能力强化、小模型高效化、端侧部署普及。
• 应用方向：生成式AI与具身智能结合（物理世界交互）、AI渗透工业与消费电子领域。
• 挑战：算力成本、数据工程效率、模型与业务场景深度融合。

精彩内容

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