DeepSeek大模型及其企业应用实践 林子雨 副教授 厦门大学 DeepSeek 厦门大学大数据教学团队作品 2025年3月3日 每个人都可以读懂的大模型科普报告（企业篇） 厦门大学大数据教学团队 团队联系方式：ziyulin@xmu.edu.cn 国内高校大数据教学的重要贡献者 团队负责人：林子雨 副教授 年轻力量：核心成员全部46周岁以下 结构合理：教学型、科研型、实验工程师 1. 大模型：人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 企业大模型落地方案 5. 智能体的企业应用 6. 厂商提供的企业级大模型服务 7. 大模型典型应用案例 8. AIGC与企业应用实践 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 1.大模型：人工智能的前沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型分类 1.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 参数数量庞大 训练数据量大 计算资源需求高 2020年，OpenAI公司推出了GPT-3，模型参数规模达到了1750亿。 2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上，达到1

大模型时代的AI教育：思考与实践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 主要内容 30分钟和大家分享的内容： • 01：对AI技术的认知 • 02：对AI教育的思考 • 03：我们的AI教育实践 VUCA时代，AI技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代中…… 01 对AI技术的认知  AI是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 。  我们从三个角度来认知AI技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向AGI之路 01 对AI技术的认知：人工智能的本质 智能（Intelligence）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 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 01 对AI技术的认知：大模型的能力边界 用人工神经网络获取网络模型：深度学习-Transformer模型-大语言模型 大语言模型的核心原理：数据化-语义化-NTP（Next

证券研究报告 报告评级：强于大市丨维持 大模型平民化开启“AI+医疗”新纪元 国联民生证券医药研究团队 请务必阅读报告末页的重要声明 2025年03月07日 投资要点 ➢ 2025年有望成为“AI+医疗”元年：DeepSeek的出现标志着算力成本的大幅降低，大模型平民化时代有望到来，AI产业 逻辑从算力往应用端全面延伸。医疗板块具备较强AI应用挖掘潜力，一方面是很多细分产业会产生较多具备分析价值 个性化用药、健康数据追踪等； • B2C远程管理：C端患者和B端医疗机构脱离线下场景，实现远程互动，如远程影像、远程病理等； • B2C临床管理：AI赋能B端医疗机构的临床决策，如AI医生、院内大模型等； • B端自我管理：B端医疗机构利用AI工具提高内部运营效率，如电子病历、HIS系统、病床管理、供应链管理等。 ➢ 投资建议： ➢ 硬件+AI：测序设备公司（华大智造等）、影像设备公司（ 性事件是以OpenAI的GPT-4为代表的大型语言模型（LLM）首次亮相，展 现出强大的自然语言处理能力，能够进行创意写作、编码和复杂问题解决，因此2023年被认为是生成式AI的元年，随后又有多模态大模 型的突破（文生视频模型SORA）、算力提升、端侧应用等又进一步加强了AI的逻辑。 ➢ 路径不同：美股的AI代表性公司（以英伟达为例）股价持续上涨，基本面和预期相互促进；国内AI相关公司（以寒武纪-U为例）从2024

AI 大模型需要什么样的硬件？ 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com +(852) 3658 6000 研究员 胡宇舟 SAC No. S0570523070005 S0570523070005 SFC No. BOB674 huyuzhou@htsc.com +(852) 3658 6000 研究员 黄礼悦 SAC No. S0570523070007 SFC No. BRH099 andrewhuang@htsc.com +(86) 21 2897 2228 联系人 权鹤阳 SAC No. S0570122070045 华泰观点：关注 AI 大模型 x 硬件的两条思路 从 22 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT 至今，我们看到 Chatbot 应用的能力 不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好

智启未来 · 险见新机 —— 人保寿险大模型探索及实践 中国人民人寿保险股份有限公司 呼群 01 公司简介 02 大模型 技术探索 大模型 实践应用 目 录 03 2 保险、年金保险、健康保险、意外伤害保险等保险业务及其再保险业务。公司总部设在北京 ，机构网点布局完善， 在全国 31 个省、 自治区、直辖市和 5 个计划单列市设立 36 个省级分公司。 下拥 网点机构 ，覆盖全国城 乡 公司简介 3 01 公司简介 02 大模型 技术探索 大模型 实践应用 目 录 03 4 人工智能发展历程 5 规模到达临界点之后才会迅速增长 GPT-4 模型参数： 1.8 万亿参数 典型的新技能学习曲线 摘自北京大学 AI 肖睿团队团队作品 大模型参数变化三个阶段 摘自复旦大学大数据教学团队作品 智慧涌现的关键 6 智能用数：支持复杂库表情况下的查询与分析作业，自助取数、经营分析 • 智能开发：需求助手、编码助手、测试助手、运维助手 7 大模型的 “快思”与 “慢想” = “ 通用” + “ 推理”模型 金融机构的大模型策略 ，应结合快思考 + 慢思考两种模式的模型 ，根据场景功能点对模型能力的要求 ，发挥不同模式模型的优 势 在人工智能语境下， “ 问行合一 ”是指一种高效的人机交互理念，

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen S0980524100002 S0980524060001 l DeepSeek 发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态， DeepSeek 模型已成为全球现象级模型。 DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24 年 7 月，全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位，占比 44% ；中国位居第二位，占比 36%) ，模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时，

面向工程审计行业的 DeepSeek 大模型应用指南 （ Version 1.0） 南京审计大学 工程审计学院 公共工程审计江苏省高校重点实验室 复杂工程审计与治理研究院 工程项目智能化审计团队 2025 年 3 月 2 日 前 言 “ 在数智化转型时代背景下，工程审计正面临 数据爆炸、场景复杂、标准多 ” 元 的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 审 计智能化转型迫在眉睫。 DeepSeek 大模型作为自主可控的新一代人工智能大模型，凭借多模态理解、 动态推理与领域自适应能力，能够为工程审计的效率提升提供支持。本指南 （V1.0） 旨在系统化阐明 DeepSeek 大模型在工程审计中的核心价值与应用路 径，推动工 程审计行业的智能化转型。 作为 DeepSeek 大模型在工程审计领域的行业级参考指南与公益知识库，本 在此向以下贡献者 致以专业致谢： 审计行业专家提供的领域知识框架； 开源社区共享的 AI 工程化实践经验； 学术机构发布的跨学科研究成果。 我们期待与行业同仁持续共建 DeepSeek 大模型在工程审计领域的知识生态 体系，推动工程审计智能化技术的普惠化发展。 本指南（V1.0）开放接受学术共同体与行业实践者的应用反馈，诚邀各界同 仁参与共建，相关建议请致函编写团队老师（邮箱为：yqmei@nau

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2023年05月31日 超 配 电子 AI+系列专题报告 边缘 AI：大语言模型的终端部署，推动新一轮终端需求 核心观点 行业研究·行业专题 电子 超配·维持评级 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 021-60893306 021-60871321 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen 《电子行业周报-在行业周期筑底阶段无需过度悲观》 —— 2023-05-08 大模型参数量级飞涨，相应训练集需同比提升。李开复定义 AI 2.0 时代的 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度，

“能力培养者 ”，注重培养孩子的 综合素质。 • 家长应为孩子提供实践机会，鼓励 孩子独立思考和解决问题 ，而不是 仅仅关注孩子的考试成绩。 家长的两大疑问 1.“ 孩子会不会因此变懒？ ” 2.“A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 拓展而非作业代劳） 器人比爸爸更懂我 " ， 亲子关系出现严 重 裂痕 l 在 AI 系统中设置「情感急救通 道」 l 家长每日查看情绪分析报告 l 每月预留 2 次「系统失效日」 家长可能陷入的四大误区 A I 时代家长需要具备的核心技能 1. 学习策略设计者 • 家长帮助制定科学合理的学习计划。 • 家长需要根据孩子的反馈和学习效果 及时调整策略。 2. A I 帮助学习者从具 备单 一技能状态发展到拥 有多个 成熟技能。 Ø 整合各种领域的知识， 为 学 习者提供更广泛的学习资 源， 帮助其掌握多种技能。 教育大模型： 四能跃升 认知突 围 操作 DeepSeek 提示词 构建「专属家教」 的四大核心要素 • 精准画像： 为孩子绘制“ 成长地图 • 弱点克星： 做孩子的“ 成长医生 ” • 灵活调整： 会“ 呼吸 ”的学习伴侣 •