⚫ 语言翻译：支持 42 种语言互译，自动适配文化差异（如把“摆烂”翻译成 “quietquitting”） 局限：复杂逻辑问题需升级至 R1 版本 模块 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 级影响 实战场景： 上传历年工作文档/读书笔记/会议记录 2.输入“构建知识图谱，关联 2024-2025 年市场策略”→生成可交互的 3D 知识网络 ⚫ 企业智慧大脑： 销售数据+客服录音+生产日志多源融合→自动生成经营决策建议（ ②流程自动化矩阵 ⚫ 智能工作流： 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 DeepSeek 预示的不仅是工具革新，更是认知革命的序幕： ①能力坐标系重构 核心能力： ⚫ 跨域整合（将 AI 与行业 know-how 结合） ⚫ 价值判断（在 AI 建议中做出最优决策） ⚫ 情感智慧（弥补 AI 的情感计算短板） ②组织形态进化 ⚫ DAO（去中心化自治组织）： 通过智能合约+AI 协作平台，万人团队实现零管理成本运作 ⚫ 人机混合团队：

。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 以及进行决策和控制，提高自动驾驶的安 全性和效率 3.7 大模型的应用领 域 大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策 等任务 。通过学习大量的驾驶数据 ，大 模 在生物信息学领域 ，大模型可以用于基 因 序列分析（识别基因中的功能元件和变异 位点） 障诊断，提高生产效率和产品质量 在气候研究领域 ，大模型可以处理气象 数 据 ，进行天气预测和气候模拟 。 它们能 够 分析复杂的气象现象，提供准确的气 象预 报 ，帮助人们做出应对气候变化的 决策 3.7 大模型的应用领 域 工业制造 生物信息学 气候研究 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模型 厦门大学大数据教学团队作品 大模型 的思维方式和行为模式 ，为用户提供更加精准、 个性化且高效的信息检索服务。 A I 搜索通过收集和分析用户的历史搜索数据和行为模式 ，构建用户画像 ，从而实现更加精准的个性化搜索服务。 这 种数据驱动的智能决策机制 ，使得 AI 搜索能够不断自我优化 ，提升用户体验。 纳米 AI 搜索是 360 公司在 2024 年 12 月推出的全新 AI 搜索应用 ，结合了自然语言处理、 机器学习以及专家协同 技术，

模型） 、 因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 生 模型。 • 2. Logits 蒸馏 在 logits 蒸馏中 ，学生模型被训练来匹配教师模型的 logits ，而不仅仅是 最 终的预测。这种方法保留了更多关于教师模型置信水平和决策过程的信息。 • 3. 特征蒸馏 特征蒸馏涉及将教师模型中间层的知识转移到学生模型中。通过对齐两个模 型的隐藏表示 ，学生模型可以学习到更丰富和更抽象的特征。 蒸馏、微调、 RAG

和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 革命浪潮的 AI 技术和大模型，是企业从多 (AI) 行业观察 AI 技术在工业领域的应用，已经贯穿于产品设计、生产、管理、服务等众多环节，它主要通过各种方式收集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 处理，转化为多格式数据综合转换分析。 大模型不仅能够处理单一类型的工业数据，还能够综 合分析多种格式的数据，实现跨格式的信息转换与分 析。在工业应用中，大模型能同时处理包括设备运行 数据、业务数据和管理决策数据在内的多种数据类 型，为企业的运营和决策提供更为全面和精确的数据 支持。 工业大模型，是指在工业生产中使用的大型模型。工业大模型在满足大模型技术基本特征的同时，具备在各个工业领域及工 业各环节进行应用的能力，或在工业装备、软件等融合中赋能的模型。

Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案， IBM 帮助教育减少能源损 耗 , 实现合法的需求 IBM 通过提供先进深 度分析技术，为教育 提供新的研究视角， 从指导决策。 通过开放式应用和灵活性 加工， IBM 帮助教育实现 智能化 智能工作 绿色与其它 新智慧 能源结构 IBM 帮助教育创建智慧设施， 在减少成本的前提下，提供能 源和安全。 提升学生、教育和社会的

模态穿透和模态联动将有望进一步提升强推理能力。人类在日常生活中接收到的信息往往是 全模态的，不同的感官渠道能够互相补充，帮助我们更全面地理解和表达复杂的概念。 ➢ 全模态扩展将成为Deepseek R1的下一个重大突破。首先，在复杂决策场景中构建起"感知-理 解-推演"的闭环认知体系，在多个场景下扩展智能边界。 ➢ 例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X 未来技术方向展望: 长思维链可解释性 Takeaways ➢ 基于长思维链的推理可以在一定程度上提高模型的可解释性 ➢ 提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程， 减少黑箱推理。 ➢ 同时，CoT 使监督者更容易检测模型是否遵循合理逻辑，并有助于 AI 对齐过程中对模型行为 的透明化处理。 ➢ 然而，CoT 并不能完全解决可解释性问题，因为模型仍可能利用