指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 现专业功能，具有广泛实用性和迁移价值。 二、教育和学术领域是一个知识密度极高的领域，也是受大语言模型技术影响较大的领域。本讲座共包括五个部分，逐层递 进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 DeepSeek教育应用的立体图景 DeepSeek快速出圈，全民硬控 n 2024年12月26日， DeepSeek推出对标OpenAI GPT-4o的语言模型DeepSeek V3，随后在美国AI行 业内部引起轰动。 n 2025年1月20日， DeepSeek发布对标OpenAI o1 的DeepSeek R1大语言模型，并于1月24日引起美 国投资界KOL关注。 n 2025年1月26日，关于DeepSeek颠覆了大模型的商 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处

）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion 、 transformer ◼ 从 NLU+NLG 到 LLM （大语言模型） 1. 语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数 据 有些是产品能力，不是模型本身的能力： RAG Function Call 1. 语言能力： 一本正经地说话，语言顺畅， GPT 时达 到 • NLG+NLU ：语言理解、语言表达（包括温度和情商） • 人类语言、代码语言、 XX 语言 2. 知识能力：海量公开知识，言之有物， GPT-2 时达 到 • 顺带学习（基座模型）：文字中蕴含了知识

工作湿度：10%~70%RH(无凝结)； 6.3.6.控制软件 1.智能控制及管理系统软件 V1.1 运行环境： 基于 Windows 或 Linux 操作系统的系统服务器。 开发语言: JAVA 开发语言及 MYSQL5 数据库，该架构软件移植性非常强， 可适用于多个平台。 软件功能： a.设备集中及远程智能化控制： 通过监控中心的控制端和移动智能终端可对所有灯光、空调及插 座 不需要全网停运，网关、服务器、终端应用均可远程维护和升级。 2.智能控制企业版 Android 及苹果 PAD 版软件 运行环境： 运行 Android 及平果系统的手机或者平板。 开发语言： Java 开发语言。 软件功能： a. 支 持 设 备集中智能控 制和管理； b.支持设备无线远程控制和管理； c.支持安防监控和实时告警信息及图像接收； 83 教育信息化智能解决专家 d 种 素质教育，学生需要具备的核心素养包括软件编程能力，智能电子认知和应用能 力，3D 结构设计能力以及创新意识及造物方法。 普及化创客教育的目的就是让学生具备以上核心素养，这需要有相应的课程 学习来达成，各个学段涉及到的课程内容由浅到深、循序渐进： 年级 学期 课程内容 培养能力 小学 四年级 上学期 Scratch 创意编程 软件编程能力 下学期 初级实验箱 智能电子认知能力

下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 是什么？ 01 DESIGN DeepSeek 是一款生成式人工智能大模型 ， 它能够理解 “ 听懂”人类语言 ， 并能够像人类一样 分析问题 ，寻找思路 ， 并给出答案（解决方案） ； 它是一位 “过目不忘”的全能型老师 ，（通过 训 练） 掌握了人类各个方面的知识 ，免费解答你各种问题； 它还是一位 ... ） 语言是知识的载体 ，也是人类沟通的桥梁 ，理解了人类语言 ，就能理解各类知识 ，能 跟人沟通。 因此自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠 ，大语言模型就是基于深度学习技术 的自然语言处理工具 ，通过海量数据训练实现对人类语言的理解、生成和推理能力。 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理 我们所说的大模型其实是人工智能大语言模型， 它生成内容的过程就像是一场词语接龙游戏： 联网搜索模式（ REG ） 通用模型 （ V3 ） 在传统的大语言模型基础 上 ， 强化推理 、 逻辑分析 和决策能力的模型。 =V3 + 数理逻辑思维 数学推导、 逻辑分析、 复杂问题拆 解 适用于大多数任务， 侧 重于语言生成 、 上下文 理解和自然语言处 理 。 ——“文科生” 文本生成、 创意写作、 问答对 话 能够联网搜索最新消息

提出“智能”的行为主义定义，即通过外在表现而非内在机制判 断 智能。 2. 技术目标： 1. 为早期人工智能研究提供了明确方向，例如自然语言处理和对话 系统的开发。 2. 启发了后来的聊天机器人 ( 如 ELIZA,ChatGPT) 和语言模型的 发 展。 一、人工智能发展简史了解 CDC 疾控 人 1.2 人工智能的诞生 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练 二、大模型：人工智能的前沿 语言生成能力 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 2.2 大模型的发展历程 萌芽期：模型小 ( 参数 <1 亿 ) 、任务单一、依赖人工设计规则。 突破期：标志事件是 可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力。 2023 年 12 月，谷歌发布大模型 Gemini, 它可以同时识别文本、图像、音频、视频和代码五种类型信息，还可以 理解 并生成主流编程语言 ( 如 Python 、 Java 、 C++) 的高质量代码，并拥有全面的安全性评估。 2024 年 12 月， DeepSeek 迅速崛起，震撼全球，使得人工智能进入“普惠”时代

技术在 教育中的应用主要体现在智能教学系统、智能评测系统和智能管理 系统中。智能教学系统能够根据学生的学习进度和特点，自动调整 教学内容和难度，提供个性化的学习路径。智能评测系统则可以通 过自然语言处理和机器学习技术，自动批改作业和考试，减轻教师 的工作负担。此外，智能管理系统能够优化学校的日常运营，例如 通过人脸识别技术实现校园安全管理，或通过智能排课系统提高教 学资源的利用率。 物联网技术也为教育信息化 工智能教育的重视程度不断提升，相关政策逐步完善并落地实 施。2017 年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确提 “ 出要 实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课 ” 程，逐步推广编程教育 ，这标志着中国中小学人工智能教育正式 进入国家战略层面。此后，教育部相继出台了一系列政策文件，推 动人工智能教育在中小学的普及与发展。 2018 年，教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，进一步 年，教育部发布《中小学人工智能教育指南》，进一步 细化了中小学人工智能教育的目标、内容和实施路径。指南明确指 出，人工智能教育应贯穿中小学教育的各个阶段，从小学到高中逐 步深化，内容涵盖人工智能基础知识、编程技能、伦理道德等方 “ ” 面。同时，指南还提出了 以学生为中心 的教学理念，强调通过项 目式学习、探究式学习等方式，培养学生的创新能力和实践能力。 2021 年，教育部联合多部门发布《关于推进教育新型基础设

码是否被应用，若代码已经被应用则不允许修改和删除。 4.3.2.1.代码数据源 所有代码自动生成代码数据源，可用于系统全域引用，同时可以支持向第三 方系统或用户发布，不需要使用 SQL 语言，无编码。 4.3.2.2.代码数据校验 “ ” 引用 数据校验标准 提供的系统方法，实现代码数据与检验方法的对应关 系，保障在进行代码数据维护时代码数据添加和编辑的合规性。 4.3.3.数据校验标准 为实现统一认证和单点登录提供接口和通道，可以支持跨平台和各种开发语 言的应用系统接入平台，如目前学校各类应用系统所使用的 a s p 、.net 、 J AVA、PHP 等多种开发语言；支持 C AS 4.0、S A ML 1.1 协议， 能将各类应用纳入认证范围，真正实现集中统一的认证。身份、授权、认证功 能相互独立，可以灵活的与第三方产品对接。支持底层多种通用结构的认证技术 标准的目录服务器存储身份数据，并提供身份认证。平 台基于 J 2 E E 标准架构。 2 ) 可 集 成 性 提供多种认证接口的异构支持，包括代理认证和 L DAP 目录服务接口。 支持多种语言的接口方式，包括 Ng i nx 反向代理、J a v a 、.Net、 第 6 1 页 PHP 等。支持 Uni x 、Li

为整个平台范围内数据自由、可靠、可信的交换提供技术基础和保障。 特征： 4. 标准性：使用 XML 、 JSON 作为标准通信语言，制度规范交换数据模型。 5. 一致性：数据交换双方使用相同的数据内容，保证数据内容一致。 6. 异构性：跨操作系统交换数据，与编程语言无关。 7. 安全性：使用标准安全模型，保障信息安全和隐私信息。 信息平台交换层 医院信息平台门户 医务人员门户 行政管理人员门户 诊断 输入 病例信息 自然语言处理 结构化工具 辅助诊断模型 推荐诊断列表 生成模型 医疗大数据库 误诊误治样例库 鉴别诊断 一诉五史 体格检查 检验结果 检查结果 诊断 诊治情况 鉴别诊 恢复情况 症状 症状性质 症状诱因 症状部位 症状频率 伴随症状 断 持续时间 逻辑分层 特征处理 输入 病例信息 自然语言处理 SPD （ Supply

16 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 第 2 章 ： 关键原则 内容正在侵蚀本土知识、文化和 语言。教师需要了解AI系统的设计 原理以及AI模型的工作方式，以便 能够保护人类自主性、语言和文 化多样性以及本土知识。 2.1 确保包容性数字期货 指导人工智能促进人类能力发展 ： 在 缺乏适当教学指导的情况下使用AI进 行教育可能会削弱学生的智力发展。 Acquire 教师的 AI 能力框架 - 第 3 章 ： 教师的 AI 能力框架的结构 2. 开发 对与人工智能以及人机交互 相关的典型伦理问题的基本理解，特 别是与人权保护、个人数据、人类自 主性以及语言和文化多样性相关的问 题，并倡导包容性和环境可持续性。 1. 培养 对人工智能有深刻的认识， 即人工智能是由人类领导的，并且AI 创造者的公司和个体决策对人类自主 权和权利产生深远影响。这种深刻认 理解为什么一些 AI 工具应该被禁止 鉴于他们的潜力 削弱人力和 威胁人权。 聚焦风险 : 列出 潜在的方式 教师和学生 机构可能会受到损害 通过某些 AI 工具 ， 就像 例如 ， 在这种情况下 ， 大型语言的使用 论文写作的模型。 了解基本的 dos 和 不要: 写每日提示 促进人类机构 在教学中使用 AI 时 并鼓励学生 机构在利用和 评估 AI 。 LO1.1. 1 批判性地反思 好处、限制和风险

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