Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 ⚫ 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 商业分析：“假设你是麦肯锡顾问，分析新能源汽车充电桩市场的三大风险点，用 SWOT 框架呈现” ⚫ 创意写作：“用鲁迅杂文风格，写一篇讽刺 AI 过度依赖现象的短文，结尾需反转升 华” ③思维链可视化 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 应用场景： ⚫ -解数学题时自动展示公式推导步骤 ⚫ -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱：输入“用思维导图整理高中生物遗传学核心概念”→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

increasing) ➢ DeepSeek-R1-Zero 自主涌现学会重新评测原来的方法、反思和主动探索其他的路径 ➢ 多阶段训练下的冷启动让RL训练更加稳定，避免初期不稳定、加速收敛、提升思维链可读性 ➢ 未来后训练的重心会逐步倾向于RL，但是少量训练用于SFT可能还是必须的 ➢ 强化学习技术不只局限在基于规则的数学、算法代码等容易提供奖励的领域，它还可以创造性 地把强化学习所带来的强推理能力，泛化到其他领域 H800 计算: ~54天 21 DeepSeek-R1 技术剖析：RL 加持下的 Length 泛化&推理范式涌现 ➢ 大规模RL的加持下，DeepSeek-R1 Zero 表现出在推理任务上思维链长度的自然增长和涌现 ➢ 反思深度逐层加深，出现标记不明确的步骤、保持中间结论、验证、混合语言推理等现象 ➢ 模型在准确率奖励和格式奖励下自然探索到 验证、回溯、总结、反思 的行为范式 ➢ 如何控制来保证最后的response 主要负责记忆而很难进行OOD泛化，基于ORM的RL泛化能力较好 [1] ➢ SFT规范模型输出格式，使得后续的RL可以获得更高的收益 ➢ 随着强推理能力复现的兴起，社区也有很多工作比较 LongCoT 长文本思维链的蒸馏效果 ➢ Scaling up verifiable reward是long cot的核心。 ➢ 小模型（例如wen-math-7b）不容易recentivize long cot的behavior（e

教学研讨会 • 教学网站访问量 • 在线讲座观看人数 • …… 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 就通过了测试 ， 并被认为具有人 类智能 1.1 图灵测试 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。 当时 ，计算机科学刚刚起步 ，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的思维 和 行为。 在这个背景下 ， 一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月 ，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 年人工智能元年至今 ，人工智能的发展历程经历了漫长的岁月 ，大致可以划分为以下 6 个 阶段 OpenAI Operator DeepSeek R1 1.4 未来人工智能发展 5 个阶 段 2. 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

制造智能质检、教育 风险评估、法律文档 审核、智能流程 智能问答、文本摘要、 法律 / 医疗咨询 智慧政务、金融风控、 医疗辅助、 企业办公、知识问答、 思维导图 …… 教育科研、办公应用 19+ 生态伙伴基于昇腾推出一体机方案，满足不同行业场景 需求 OEM 伙伴 APN 智能客服、内容创 作、医疗影像 AI PC 工作站，本 地办公应用