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 “好学上进”的学生 ， deepseek 的方 位 DeepSeek 深刻影响了 AI 行业格局 ，是各种大模型中最具影响力的一个。 DeepSeek 的主要优势 DeepSeek ： 不是帮你查找信息 而是帮你解决问题 取决于使用者对大模 型的合理选择 和使用 意图的精准描述。 Deepseek 高效应用技 巧 02 DESIGN 使用 DeepSeek 的 4 种方法 ① 网页端： https://chat （ 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 （否则只能搜到训练大模型输入的

乏足够的技术素养，难以有效利用人工智能工具进行教学。其次， 数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 发，分析当前国内外中小学人工智能应用的政策现状，探讨其面临 一代人工智能发展 规划》中将智能教育列为重点发展领域之一。这些政策的出台为中 小学人工智能应用提供了政策支持和方向指引。然而，政策的制定 与实施过程中仍存在诸多问题，如政策目标不明确、资源配置不 均、教师培训不足等，这些问题直接影响了人工智能在中小学教育 中的有效应用。 从技术层面来看，人工智能在中小学教育中的应用主要体现在 智能教学系统、个性化学习平台、智能评估工具等方面。这些技术 和高成本使得许多 学校难以负担；其次，技术的可靠性和安全性问题也引发了广泛关 注，特别是在涉及学生隐私和数据安全的情况下。 此外，人工智能在中小学教育中的应用还面临着伦理和社会的 挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性，避免因技术差异导 致的教育资源分配不均？如何平衡人工智能与教师角色的关系，避 免教师被技术取代？这些问题不仅需要技术层面的解决方案，还需 要政策制定者、教育工作者和社会各界的共同努力。

划》明确指出，要推动人工智能、大数据等新兴技术在教育领域的 深度融合。然而，尽管技术手段不断更新，许多学校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek 的解决方案依托于先进的人工智能 算法和大数据分析技术，能够为学校提供以下核心功能： 教育管理与评估的智能化：学校管理系统（SIS）和学生学习 分析工具（LMS）的应用，使得学校能够更高效地进行教学管 理和学生表现评估。 然而，教育行业仍面临一些挑战：教育资源分布不均、教师技 术应用能力不足、数据隐私与安全问题等。根据一项针对全球 500 所学校的调查显示，超过 60%的学校在技术应用方面存在困难，主 要原因是缺乏专业的技术支持与培训。 以下是一些关键数据： 指标 2022 年数据 2027 年预测 下文分析，自动生成高质量的教学内容，例如智能出题、个性化作 业批改以及在线答疑。其 NLP 引擎不仅支持多种语言，还能识别 学生的语言特点，提供针对性的反馈和改进建议。例如，系统可以 自动识别学生作文中的语法错误、逻辑问题，并生成详细的分析报 告。 计算机视觉技术在 DeepSeek 中主要用于课堂行为分析和智能 化监考。通过摄像头捕捉学生课堂中的动作、表情和行为，系统可 以实时分析学生的专注度、参与度，帮助教师优化课堂管理。此

传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组 学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结 合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工 智能（AI）技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白 质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2.智能药物分子设计与优化 面向药物分子设计和先导化合物优化等业务活动，针 对传统基于经验的药物设计模式限制问题，通过运用计算 机模拟 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 挖掘、模拟技术，建立动物造模计算机仿真模型；基于动 同模型，对实验数据进行解析，指导药物研发，从而提高 决策质量、效率和成本效益。 5.中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究 面向协定处方和院内制剂向创新药转化等业务活动， 针对人用经验缺乏高质量数据证据等问题，运用数据挖掘、 聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，针对疾病 特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、 效率和成本效益。

在当前的教育环境中，教学评价作为教育质量提升的关键环 节，其科学性与有效性直接关系到教学目标的实现和学生学习成果 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 探索并引入先进的技术工具以优化教学评价体系，已成为教育领域 的重要议题之一。DeepSeek，作为一种基于大数据与人工智能技 术的教学分析与评价工具，其引入能够为学校提供更为精准、客观 主观偏差，提升评价结果的公信力。另一方面，通过数据驱动的教 学改进，学校可以不断优化课程设计和教学资源配置，推动教育质 量的持续提升。例如，通过长期跟踪和分析教学数据，DeepSeek 能够帮助学校识别教学过程中的共性问题和创新机会，为教育决策 提供科学依据。 总之，学校引入 DeepSeek 作为教学评价方案设计的核心工 具，不仅能够提升评价的效率和全面性，还能为教学改进和教育决 策提供强有力的支持。这一举措的实施，将有助于推动学校教育的 具有重要的现实意义 和长远价值。 1.3 概述 本文旨在详细介绍学校引入 DeepSeek 作为教学评价方案设计 的全过程，确保方案的可行性和有效性。首先，文章将分析当前教 学评价中存在的问题，阐明引入 DeepSeek 的必要性和紧迫性。接 着，本文将深入探讨 DeepSeek 的功能特点，包括其大数据分析能 力、智能化评估模块和个性化反馈机制，为后续的方案设计奠定基 础。 随后，文章将详细描述

使用高精度，其他模型层 使用FP8低精度进一步降低训练成本。这一点，是DeepSeek团队非常 有价值的创新和突破。 2. 长链推理技术（TTC）：模型支持数万字的长链推理，可逐步分解复杂 问题并进行多步骤逻辑推理。 3. 并行训练系统（HAI）： 16 路流水线并行(Pipeline Parallelism, PP)、 跨 8 个节点的 64 路专家并行(Expert Parallelism 模型微调（Fine Tune） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第28页 生成模型和推理模型适用场景 n 生成模型是玩知识和文字的，推理大模型是玩逻辑和推理的，至于计算问题， 还是找计算器吧 n 推理模型也不是万能的，其幻觉通常比生成模型大，很多不需要强推理的场合还是传统的生成模型比较适合 比较项 生成模型（GPT-4o、 DeepSeek-V3） 推理模型（GPT-o3、 DeepSeek-R1） 模型定位 专注于通用自然语言处理，多模态能力突出，适合日常对话、内容生 成、翻译以及图文、音频、视频等信息处理。 侧重于复杂推理与逻辑能力，擅长数学、编程和自然语言推理任务，适合高难度问题求 解和专业领域应用。 推理能力 在日常语言任务中表现均衡，但在复杂逻辑推理（如数学题求解）上 准确率较低。 在复杂推理任务表现卓越，尤其擅长数学、代码推理任务。 多模态支持 支持文本、图像

物流公司密切沟通，实时掌握运输状态，确保按时抵院。 5. **到货验收（第 7 周）**：设备到院后，由我方项目团队、医院人员及供应商代表共同验收。对照清 单检查设备型号、数量、外观、附件、文档等。发现问题及时与供应商沟通解决。 6. **初步安装调试（第 8 - 9 周）**：验收合格后，技术人员进行设备上架、布线、通电等初步安装工 作，随后调试确保设备正常运行。 7. **网络测试与优化（第 10 **系统集成与联调（第 12 周）**：将无线网络与医院 HIS、PACS 等其他信息系统集成，进行联调测 试，保障系统间数据交互顺畅、业务流程正常。 9. **试运行与问题整改（第 13 - 14 周）**：在医院部分科室试运行无线网络，收集用户反馈问题并及 时整改，确保系统稳定可靠。 10. **正式上线与验收（第 15 周）**：试运行和整改后，无线网络正式全院上线。组织医院人员验收， 提交报告完成项目交付。 织会议，各小组负责人汇报本周进展、 问题及下周计划。通过会议及时掌握项目整体进度，协调解决问题。 2. **进度偏差分析**：定期对比实际与计划进度，若实际进度滞后，及时分析供应商供货延迟、施工困 难、技术问题等原因，制定解决方案。 3. **调整措施制定与执行**：针对进度偏差原因制定措施。供货延迟就与供应商沟通催货；施工问题则 增加人员或调整计划；技术问题组织专家攻关。跟踪调整措施执行，确保项目进度及时调整。

年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦 · 图灵 (Alan M.Turing) 发表了论文《计算 机器与智能》 , 这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引 人深思的问题： “机器能思考吗 ?” 。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智 能 的基本概念和雏形。 图灵测试的核心理念是：如果一台机器的表现与人类无法区分，那么就可以认为它具有智能。 具体来说，测试通过模拟一个“问答游戏”展开： 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据， GPU 算力 提升，机器学习算法突破，里程碑事件是 发展阶段的推测性总结。 ·L1 ( 底层，红色 ): “ 嘴炮王者” → 现在的 ChatGPT 这类 AI, 能陪你唠嗑、回答问题，但干不了实事，像“懂很多 道理的学霸朋友”。 → 现状：人类已实现，满大街都是。 ·L2 ( 黄 色 ) : “ 野生博士” → 不用查资料、不用联网，自己就能解决复杂问题，比如直接设计火箭图纸、破 解 癌症难题。 → 现状：还没达到，目前 Al 需要依赖工具 ( 比如上网搜索、调用计算器

实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 器学习方法，对复杂的医学文本难以处理。大模型可以处理自然语言文本，分析临床 病例和医学报告，帮助医生更快速地做出诊断和制定治疗方案。它可以理解上下文， 处理模糊信息，并且能自我学习和更新知识，这使得它在处理复杂和变化的医疗问题 时具有优势。 在医学影像分析方面，传统医学影像分析需要专业的放射科医生或病理学家进行手工 解读，耗时且存在主观性。随着人工智能技术的发展，ChatGPT目前已经可以分析多 模态信息，在未来有望能 在透明度与可解释性方面，模型如何从输入查询和数据结构生成答案（“黑箱”问题） 尚不明确，也不清楚训练数据集中哪些部分在结果响应中使用。解决这一问题需在模 型输出时引用对答案贡献的数据部分，并深入研究和开发可解释AI。 大模型在医疗领域的应用面临着知识不足、可解释性和准确度受限、连贯性交叉口、 模型幻觉等多个技术挑战和局限。克服这些问题需要跨学科合作、强化数据管理和保 护、研究可解释的AI方法，并不断

人员布控 以图搜图 陌生人预警 智慧消防 消防联网 安消联动 应急指挥 车辆管理 车辆出入管理 升降柱 园区停车管理 安全督导 隐患排查 问题跟踪 安全教育 应急演练 智慧餐饮 明厨亮灶 自助结算 刷脸消费 错峰就餐 信息发布 校园文化建设 校园通知公告 校园安全宣传 校车联网 图书馆 刷脸出入借书 自助预约签到 行巡检任务 ，将巡检发现 的 问题反馈到整改人员 学校安全员对巡检发现的问 题或上报的问题进行整改， 并提交整改情况汇报 校领导对已整改的问题进行 审核 ，确认是否整改到位， 并提交审核详情报告 待整改的隐患 整改后线上汇报 待审核的整改项 线上提交审核结果 执行巡检任务 制定巡检计划 整改隐患问题 审核整改情况 发现问题随手拍 现场扫描打卡绑定 以何方式 智慧管理 丨问题跟踪：检查问题全面统计 ，全程记录一键催办 隐患问题汇聚 问题统计图 问题详情 校端用户查看自己学校的问题统计数据 ，包 括 问题分类、上报来源和问题状态 ，并可查看