《DeepSeek 零基础完全指南》 公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动 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 3 倍 ⚫ 解决方案：政府推出“全民 AI 素养提升计划”，覆盖 5000 万弱势群体 ②职业替代 ⚫ 高危岗位：基础文案/客服/数据分析岗位替代率达 47% ⚫ 转型路径：建立“人机协作绩效评估体系”，重构岗位价值标准 ③认知依赖 ⚫ 思维退化：调查显示过度依赖 AI 导致 25%用户独立思考能力下降

把握 DeepSeek 时刻，携手同 行 华为昇腾 AI 解决方案汇报 2025 年 2 月 DeepSeek 洞察及昇腾适配进展 华为昇腾 AI 基础软硬件介绍 CO NT E NTS 目 录 2 1 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 2 训练资源 • 随着 DeepSeek 提供了一种高效率训练的方法，同等 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base （ 671B ）为基础模型， 使 用 GRPO 算法作为 RL 框架来提升 Reasoning 性能 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 ，加速推理效率 MTP ： Multi-Token Prediction 多 token 预测提升模 型效果 • MTP 模块仅在训练中使用，提升模型训练效果，推理阶段可以不使用 MTP 模块，基础模型能够独立完成正常推 理 • 参考投机采样， MTP 模块也可以被重新配置用于 speculative decoding ，加速解码过程，降低整体时延 7 Huawei

在预测方面，工业大模型助力由原先局部建模预测至 基于全局信息、更高效、高精度预测的转换与优化。 第二，创作与内容生成能力，如工业运控软件代码、 设计模型、应用文档的生成。 在模型具备语言理解的基础之上，工业大模型具备 了内容创作与生成的能力，这种内容生成的能力可 大幅提高内容生成效率，提升员工工作效率。其与 工业设备及系统的自然交互及推理的能力，可助力 基于 LLM 工业代码的快速生成、优化与调试，大大 个方向，是目前应用探索最多的领域。工业大模型经过一年多的发展，目前 总体处于小规模商业应用落地阶段。 工业大模型凭借其卓越的理解、生成和泛化能力，通过与工业领域的深度融合，有望为工业领域带来 “基础模型 + 各类应用” 的新范式。因此，工业大模型的成功落地，离不开针对特定行业的丰富现场经验和深厚的行业 know-how 能力。 第四，多模态分析能力，由传统单一格式的工业数据 处理，转化为多格式数据综合转换分析。 材料筛选及研发上积极探索 AI 技术的深入应用。 在锂电池设计方面，利用 AI 高效仿真模型，可以在原子、分子、颗粒、电极和电芯等多个尺度上进行仿真模拟， 让研发人员更深入地理解电池内部的作用机理，并在此基础上快速优化材料和结构设计，缩短设计时长。 半导体制造作为一个高度复杂、技术密集、资本密集的行业，如何实现产品的快速设计、确保生产过程的精度和良率，以保 障研发和生产成本的良性投入，最终满足市场对

2008 年 IBM 提 出智慧地球战略 智慧教 育 已 成 共 识 新加坡 2006 年iN2015 计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 核心 6 智慧教 教育（泛在教育） 美国 IBM 智慧教育解决 方案：教育数据的 收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 应”。 信息化 教育 时代催化剂 智慧教育” 核心 特征 全向交互 智能管控 12 情境感知 情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等； 感知学习者的认知风格、学 习风格等； 感知学习者的学习与交往需

与会者们不仅对人工智能的研究和应 用 前景进行了深入探讨 ，还提出了许多重要的观点和思路 ，为人工智能的发展奠定了基础。 这次会议的召开标志着人工智能作 为一个独立学科的正式诞生 ， 因此 ，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ， 1956 年也被称为“人工智能元年”。这次会 议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础 ，还为人类带来了巨大的变革和进步 1.2 人工智能的诞 生 1.3 人工智能的发展阶 段 人工智能思维 厦门大学大数据教学团队作品 拥有和人工智能协作的能力， 懂得如何运用人工智能 2. 人工智能思 维 具备区分人的能力 和机器的能力 协作 区分 了解 每个人都应了解人工智能 的基础运行模式 2024 年 12 月 ， 人工智能教母级人物、 斯坦福大 学终 身教授李飞飞在公开演讲中说道： “斯坦福应 该录 取最会用 ChatGPT 的前 2000 名学生”。 2025 年 1 可能直接输出简短答案（如” 180 英里”） 推理模型的特点在于显式展示中间推导过程 3.4 大模型的分 类 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长 ，资源消耗大 较高 ， 响应速度快 ，资源消耗相对较小 幻觉风险

，最终获得最大化的奖励 （ Reward ）。 DeepSeek ： 技术创新—推理模型 | RL DeepSeek 应用场 景 DeepSeek 的能力层级 • 1. 基础能力层 多模态数据融合与结构化理解 ，包括跨模态语义对齐（文本、 图像、 音频、 视频、 代 码、传感器数据统一语义） 和动态数据治理（解决数据缺失、 噪音干扰、 概念飘逸等） ， 支持 200 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视 化界面客户端 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 ，或利用云应用定制化软件功能 ， 快速 部署 AI 应用或定制传统软件。 • 搜索方案：大模型知识引擎：注册并登录腾讯云 ，在控制台搜索“大模型知识引擎” 体验”开通服务。新 建 应用并配置基础信息 ，选择 DeepSeek - R1/V3 模型 ，即可在右侧调试窗口提问搜索。 • API 接口： 申请腾讯云 DeepSeek API 接口 ，获取 API Key 后 ，可在自己的应用或程序中通过调用

得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 ➢ DeepSeek-R1 Zero 的问题：长推理过程可读性差、语言混合，帮助性低 ➢ Research Questions: ➢ 能否在Zero基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent CoT 并且展现出通用能力的模型 R1； ➢ 能否利用一些高质量反思数据集做 Cold Start 从而加速RL的收敛或帮助提升推理表现 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 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

垄断市场 (290 亿美元估值 ) ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 例子：营收小、整体亏钱 2025 年特朗普的“星际之门”为 OpenAl 筹 5000 亿美元 Al 基础设施 ! 国际人工智能企业 OpenAI 的商业模 式 ■ 国内人工智能商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) ■ 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 2