大家好，我是吾鳴。
之前吾鳴分享过北京大学出版的三分教程，它们分别是：
今天吾鳴要给大家分享由北京大学出版的第四份教程——《DeepSeek原理和落地应用》，教程一共57页PPT，文末有完整版下载地址。
内容摘要
人工智能概念辨析
该部分系统梳理了人工智能的核心概念与技术发展。首先界定多模态（文本、图像、音频、视频）与AI工具（如DeepSeek、豆包、通义千问等），区分通用模型（大语言模型、视觉模型、多模态模型）与行业模型（教育、医疗等垂直领域）。从历史维度分析大模型的发展阶段，包括准备期（ChatGPT、GPT-4推动共识）、跃进期（开源生态爆发）、繁荣期（多模态与推理模型兴起）和深化期（强化学习突破）。最后对比生成模型（如GPT-4o，侧重多模态生成）与推理模型（如OpenAI o1，专注逻辑与数学任务）的特性，涵盖模型定位、能力差异及应用场景。
DeepSeek R1
聚焦DeepSeek公司的技术布局与模型特性。公司由幻方量化孵化，专注于大语言模型研发，2025年推出推理模型R1。模型系列包括生成模型（V3，通用性强）与推理模型（R1，擅长复杂逻辑任务），通过架构优化显著降低成本（训练成本557万，推理成本降低83%）。技术优势包括开源生态（全量代码与工具开放）、国产自主（缩短与海外代差至3-5个月）及性能对标国际顶尖（如GPT-4、Claude）。R1支持思维链可视化、多模态推理，并通过蒸馏技术适配不同规模需求，提供本地部署与第三方平台接入方案。
大模型原理
解析GPT与DeepSeek-R1的核心机制。GPT基于Transformer架构，通过预训练（海量数据如维基百科、GitHub）、自监督学习与强化学习生成文本，依赖自回归预测逐词输出，但存在幻觉与上下文限制。DeepSeek-R1作为推理模型，结合思维链（分步逻辑推理）、强化学习（自我优化）与模型蒸馏（压缩模型规模），提升复杂任务处理能力。技术突破包括混合专家（MoE）、FP8混合精度训练等，适配昇腾、英伟达等硬件，满血版需高算力支持（如NV H800集群）。
落地应用
详述DeepSeek在多个领域的实践策略。教育场景涵盖教学设计、作业批改、论文辅助（选题、文献综述、润色）及医学诊断模拟；学术研究支持文献速读、数据分析与学术辩论；知识付费涉及课程设计、直播脚本与社群运营。核心提示词技巧包括“真诚直接”“通用公式”“反向PUA”“激发深度思考”等，通过优化交互逻辑提升任务效率。商业应用强调低成本接入（API定价为行业1/10）、开源生态共建与国产化解决方案，推动AI普惠化与行业智能化升级。
精彩内容
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