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  • ppt文档 DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025

    大模型赋能高校教学和科 研 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 25 日 厦门大学 林子雨 副教授 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 专注专业: 从 2013 年至今 , 11 年专注于大数据教学 团队特点: 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 …… 团队联系方式: ziyulin@xmu.edu.cn 厦门大学大数据教学团队 1. 人工智能发展简史 2. 人工智能思维 3. 大模型: 人工智能的前沿 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模 型 5. AIGC 应用与实践 6. 基于大模型的智能体 7. AI 赋能高校科研 8. AI 赋能高校教学 目录 厦门大学大数据教学团队作品 2025 2025 年 2 月 1.1 图灵测试 1.2 人工智能的诞生 1.3 人工智能的发展阶段 1.4 未来人工智能发展的五个阶 段 1. 人工智能发展简 史 厦门大学大数据教学团队作品 1950 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:
    10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南

    万字的长文档(64Ktoken 容量) 技术架构: ⚫ MLA 多头潜在注意力:像多线程处理信息,显存占用降低 50%,适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统:遇到问题自动召唤“专业团队”,比如数学题找数学专家模 块,写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动:通过“试错+奖励”机制自我进化,类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义:中国 AI 的破局之战 DeepSeek 心概念”→生成可打印的学习 框架 ⚫ 解题思路:拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析,错误点用红框标注 ②职场人:效率提升 300%的办公神器 ③创业者:零成本搭建专业团队 ⚫ 商业计划书:输入“智能家居赛道 BP 模板,包含市场规模、竞品矩阵、融资计划” →生成投资人青睐的文档框架 ⚫ 市场调研:输入“2025 年中国宠物食品消费趋势预测”→自动抓取电商平台数据生 AI 助手参加职业资格考试 ③经济形态 ⚫ 零边际成本创业: 个人开发者通过 DeepSeekAPI,3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济: 非洲初创团队基于开源模型开发农业咨询 AI,成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险: ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断:掌握提示词工程的人群收入差距扩大
    10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 5 月前
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  • ppt文档 从智慧教育到智慧课堂:理论、规范与实践

    基于角色的、为所有学生学习和资 新加坡职业学院自从 1954 年以来, 已培养了 14.5, 万毕业生。 智慧课堂:智慧工作,实现可达性学习  与学生一起工作:将团队、学习者和教师连接在一起。  将个体需求融合到团队需求中:有利于培养创新能力。  实现参与性和交互性用户体验:通过 Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具
    10 积分 | 74 页 | 10.39 MB | 5 月前
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  • pdf文档 英特尔-工业人工智能白皮书2025年版

    察市场需求,预测未来趋势,精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理:基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型,预测每项任务的完成时间,并评估整个 项目的完成时间,有助于提前发现潜在延迟风险,让 团队合理分配时间和其他资源,保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化:AI 编程助手利用深度学习 算法和大量代码数据训练模型,通过分析代码的结构 和模式,并根据开发者的需求,自动生成函数、类、 为广泛的工作负载实现高性能 采用性能核的英特尔® 至强® 6 处理器,每个插槽可灵活扩展至 128 个内核、12 个内存通道和 96 个 PCIe 通道,帮助企业满 足不同的应用需求。对于希望缓解内存带宽瓶颈的 IT 团队来说,创新的多路合并阵列双列直插内存模组 (MCR DIMM) 可提 供高达每秒 8,800 兆次 (MT/s) 的传输速度,同时通过快速完成工作来降低总体拥有成本。内置加速器为目标工作负载提供 html 35 02 英特尔 ® 技术方案 图:使用英特尔® Geti™ 平台 训练 AI 模型的流程示意图 2.2.3 英特尔® Geti™ 平台 英特尔® Geti™ 平台使企业团队能够快速构建计算机视觉 AI 模型。通过直观的图形界面,用户可以添加图像或视频数据、进 行标注、训练、重新训练、导出以及优化 AI 模型以便部署。配备了最先进的技术,如主动学习、任务链和智能标注,英特尔®
    0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告

    资源优化:随着模型使用方案的平民化,中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化,无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活:这种高性价比、低门槛的大模型服务模式,将吸引更多初创团队涌入赛道, 催生多元化的应用场景和技术路径,推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新:在有限算力资源支持下,算法创新模式,突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论:Kimi K1.5 Moonshot
    10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 5 月前
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