DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读
报告嘉宾：王则可研究员
浙江大学“百人计划”研究员，隶属于浙江大学计算机与科学技术学院人工智能研究所、人工智能协同创新中心。创建浙江大学 RC4ML实验室，主要研究方向是使用异构硬件搭建低成本、高性能人工智能大模型系统LoHan，曾获得2022年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步一等奖、华为火花奖、2023年度国际超算比赛IndySCC第一名。
报告摘要
随着DeepSeek等先进人工智能大模型的不断涌现，其在逻辑推理、数学计算、复杂问答任务等类人能力方面展现出了强大的潜力。然而，随之而来的算力成本问题，已成为制约人工智能大模型技术进步与商业化落地的核心瓶颈。本报告将深入解析算力的基本概念，梳理大模型对算力需求的特征，探讨DeepSeek在面对算力被卡脖子的国情下，如何与人工智能系统进行优化配合，并对未来发展趋势进行前瞻性展望。
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文│浙江大学
（由于篇幅有限）
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浙江大学DeepSeek系列专题线上公开课
点击下载→1.浙江大学第四讲：DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读（含PPT及直播回放）
1.点击下载→浙江大学第三讲：DeepSeek：智能时代的全面到来和人机协作的新常态（含PPT及直播回放）
2.点击下载→浙江大学第一讲：DeepSeek：回望AI三大主义与加强通识教育（含PPT及直播回放）
3.点击下载→浙江大学第二讲：DeepSeek的突破边界与“浙大先生”的未来图景（含PPT及直播回放）
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3.点击下载→2.厦大团队：《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》（124页PPT）
4.点击下载→1.厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）及视频
5.点击下载→：北京大学DeepSeek内部研讨系列第4讲：DeepSeek原理与落地应用》
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