厦门大学：《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》120页PPT免费下载

《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》是由厦门大学大数据教学团队制作的关于DeepSeek大模型在高校教学和科研中应用的科普报告，由林子雨副教授主讲，发布于2025年2月25日。《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》详细介绍了人工智能的发展历程、大模型的技术原理、DeepSeek大模型的特点及其在高校本地部署的实践，同时探讨了ai生成内容（AIGC）的应用、基于大模型的智能体，以及AI如何赋能高校科研和教学。

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一、人工智能发展简史

• 图灵测试：1950年，艾伦·图灵提出机器智能的测试方法，奠定了人工智能的基础概念。

• 人工智能的诞生：1956年，达特茅斯会议标志着人工智能学科的正式诞生。

• 发展阶段：人工智能经历了从诞生到现在的多个阶段，包括萌芽期、沉淀期和爆发期。

• 未来展望：人工智能未来可能经历五个阶段，逐步向通用人工智能（AGI）发展。

二、人工智能思维

• 了解与区分：每个人都应了解人工智能的基础运行模式，并具备区分人类能力和机器能力的思维。

• 协作能力：学会与人工智能协作，懂得如何运用AI工具。

三、大模型：人工智能的前沿

• 大模型概念：大模型是基于深度学习技术的模型，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力。

• 发展历程：大模型经历了萌芽、沉淀和爆发三个阶段，对算力的需求也在不断演变。

• 分类：大模型可分为语言大模型、视觉大模型和多模态大模型，也可按应用领域分为通用大模型（L0）、行业大模型（L1）和垂直大模型（L2）。

• 推理大模型：如OpenAI的o3，能够进行复杂逻辑推理，适用于解决多步骤问题。

• 技术原理：基于Transformer架构，通过编码-解码器和自注意力机制实现强大的语言理解和生成能力。

四、高校本地部署DeepSeek大模型

• DeepSeek简介：DeepSeek是一个性能卓越的大模型，尤其在数学推理上表现出色，训练成本低。

• 高校实践：多所高校如浙江大学、北京师范大学等已开始探索DeepSeek的本地部署，用于教学和科研。

• 部署优势：本地部署可实现离线高效使用、定制化、数据隐私保护、成本优化等。

• 部署方案：包括模型微调和本地知识库（RAG）的结合，以提升模型在特定领域的表现。

• 技术挑战：高校面临算力不足、技术栈复杂等问题，但清华大学的KTransformers项目已实现低成本部署突破。

五、AIGC应用与实践

• AIGC概述：AIGC即人工智能生成内容，利用AI技术生成文本、图像、音频、视频等。

• 应用场景：涵盖电商、办公、游戏、娱乐、影视、艺术、教育、设计、媒体等多个领域。

• 工具与提示词：介绍了多种AIGC工具（如ChatGPT、DeepSeek、通义千问等）及其提示词的使用技巧。

• 实践案例：包括文本生成、图片生成、语音生成、视频生成、辅助编程、AI搜索和智能办公等。

六、基于大模型的智能体

• 智能体概念：智能体是模仿人类智能行为的系统，能够感知环境并自主决策。

• 基于大模型的智能体：利用大语言模型构建，具备自主性、交互性和适应性。

• 应用场景：智能体可应用于教学、管理、科研和服务等多个高校场景。

• 案例：如上海海事大学的超级智能体，实现了助学、助教、助研、助管和助国际交流。

七、AI赋能高校科研

• 科研效率提升：DeepSeek帮助科研人员快速完成文献检索、数据分析、实验设计和论文撰写。

• 跨学科支持：打破学科壁垒，提供多领域涉猎的辅助。

• 成功案例：意大利研究团队利用DeepSeek在1天内发表SCI论文。

• 注意事项：警惕AI生成内容的准确性问题，避免“AI味”过重导致论文查重不通过。

八、AI赋能高校教学

• 创新教学模式：包括自适应学习系统、AI助教、教师Ai助手、智能教务系统和跨学科培养。

• 教学效果提升：通过智能学伴、个性化学习路径和多模态教学资源，显著提高学生学习效果。

• 教师角色转变：从“讲授者”转变为“引导者”“协作者”和“情感联结者”。

• 未来展望：AI是教育的“智能脚手架”，教师应与AI协作，发挥人类温度与技术精度的结合优势。

《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》强调，大模型是人工智能领域的重要研究方向，其强大的语言理解和生成能力使其在自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域有着广泛的应用。随着技术的不断发展，大模型的应用场景也在不断扩展，未来将会更加广泛地应用于高校教学和科研的各个领域。