Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling Law的边际效应递减 • 人类构造的训练数据已达上限 • 万亿参数规模之后，继续增大参数规 模难以带来质的提升 • 训练算力成本和工程化难度大幅上升 强化学习Scaling Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加

1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 进人工智能赋能新型工业化，特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和 实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 彻党的二十大和二十届二中全会精神，认真落实中央经济工 作会议和全国新型工业化推进大会部署要求，完整、准确、 全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，加快 赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完 善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协 同，统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化，为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年

清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查

高研院 助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话

编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类： 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计， 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。  Weaviate：已融资  Vespa：已融资  Chroma：已融资  Qdrant：已融资  Marqo：已融资  LanceDB：已融资  …… 据西南证券研究发展中心预测，2025 年向量数据库渗透率约 为 30%，则全球向量数据库市场规模约为 99.5 亿美元， 。 2023 年前四个月，向量数据库公司融资额 ，超过了 2022 年的总和 （图源：https://www

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈）

以完全避免数据上 传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 本教程搭建 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净， 一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。 不知道去哪里下载的，可以直接在我的公众号后台回复：ollama，下载这个 软件，然后装上，可以拿着手机扫码下图1直达我的公众号： 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 通用性更强。大模型和我们自己基于某个特定数据集（如 ImageNet、20News- Group）训练的模型在本质上存在一些重要区别。主要区别之一，大模型更 加通用，这是因为它们基于大量多样化的数据集进行训练，涵盖了不同领域 和任务的数据。这种广泛的学习使得大模型具备了较强的知识迁移能力和 多任务处理能力，从而展现出“无所不知、无所不晓”的特性。相比之下， 我们基于单一数据集训练的模型通常具有较强的针对性，但其知识范围仅

模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全

存储: 5GB - 内存: 8GB （M1/M2/M3） - 存储: 5GB 简单⽂本⽣成、基础代 码补全 7B - RAM: 8-10GB - GPU: GTX 1680（4-bit量 化） - 存储: 8GB - 内存: 16GB（M2 Pro/M3） - 存储: 8GB 中等复杂度问答、代码 调试 14B - RAM: 24GB - GPU: RTX 3090（24GB 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B FP8 ≥890GB 2*XE9680（16*H20 GPU） 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试

. . . . . . . 12 2.5.4 PromptHero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.5.5 可视化 AI 提示语 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.5.6 Snack Prompt . . . . . . . . . . . . 1.2 Claude Claude 是 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型，它设计用于执行多种涉 及语言、推理、分析和编码的任务。 2.1.3 通义千问 通义千问（Qwen）是阿里云开发的一系列预训练的大型语言模型，用于聊天、 生成内容、提取信息、总结、翻译、编码、解决数学问题等多种任务。这些模型 在多种语言数据上进行预训练，包括中文和英文，覆盖广泛的领域。 2.2 图像 Figure 代码编辑器，旨在通过 AI 技术助力快速软件开发。 2.4.7 Tabby 自托管的 AI 编程助手，开源，支持开发人员优化编码过程。 2.4.8 Codeium 开源的 AI 编程工具，用于自动化代码生成和优化。 2.4.9 GitHub Copilot 由 GitHub 推出的开源 AI 编程助手，能够根据代码库提供编程建议和代码片 段。 10 2.4.10 通义灵码 阿里巴巴开发的开源编程工具，利用