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  • ppt文档 DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025

    北京交通大学教学运行中心在智慧教学课程平台中全面接入 Deep-Seek-R1 大模型 ,利用其在数学、代码、 自然语言处理 等方面的强大推理能力 ,帮助教师高效解决教学过程中各类复 杂问题。该校表示 , 目前“深度思考 ”功能对全校教师开放 , 后续将逐步对学生开放 ,并上线更多功能。 北京师范大学利用该校培养方案、教学手册、教学大纲等高质量 语 料 , 为近万门课程本地化部署 应用实 践 图像识别 图像修复 图像增强 图像生成 5.3 图片类 AIGC 应用实践 案例: DeepSeek+ 即梦 AI , 生成教师节海报 第 1 步 :登录 DeepSeek ,输入如下提示词: 我想用 Al 绘图软件绘制一张教师节海报 , 要加入厦门大学元素 , 请帮我写一段提示 词 第 2 步 :登录 “即梦 AI” ,进入 “ A I 作图”的 “图片生成” ,在提示词输 智能语音助手 智能客服 语音翻译 高校老师怎么用? n 高校教师可以使用语音类 AIGC 工具(喜马拉雅音频大模型、腾讯智影) ,根据自己教学课 件 的文本内容, 自动生成专业的配音 ,可以采用专业播音员的音色 ,也可以使用 AIGC 工 具(比 如米可智能)“克隆” 自己的讲课声音 ,用自己的音色生成配音 n 高校教师使用鬼手剪辑 GhostCut 进行语音翻译 ,可以把一种语言的讲课视频自动转换成另
    10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 6 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

    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” 智慧教育体系  智慧教师  智慧管理  智慧学习者及智慧学习  智慧课程  智慧教学  智慧教育资源  智慧评价(教、学)  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 学习、生活与工作的连通 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通; 手机、平板、 PC 、学习机、电视 等各种终端设备的连通。 三 方 连 通 智慧教育:促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下,利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在 Learning environment 智慧课堂的功能 智慧呈现学习内容; 泛在获取学习资源; 生生和师生的立体、多样化交互; 现实学习空间与网络学习空间相互融通; 学生主体作用和教师主导作用充分发挥; 智能管理情境; 自动感知环境。 46 智慧课堂:促进学生成功的新智能 在校学生的绩效数据增长非常快 46 智慧体现在什么地方? 将学生的绩效数据集成在一起,以更好
    10 积分 | 74 页 | 10.39 MB | 6 月前
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  • ppt文档 山东大学:DeepSeek 应用与部署

    预训练模型( “教师模型” ) 的行为。 • 1. 数据蒸馏 在数据蒸馏中 ,教师模型生成合成数据或伪标签 ,然后这些数据用于训练学 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
    10 积分 | 79 页 | 6.52 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

    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 20 DeepSeek-R1 技术剖析:背后的教师模型 DeepSeek-V3 ➢ 基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值(671B 在14.8T 高质量Token上训练) ➢ 提供了类似于 System I K1.5 中 Long2Short 方法指的是将长文本 CoT 模型的知识迁移到短文本 CoT 模型,本质上是一种「蒸馏」, 不过目标和策略更多样,不仅要性能,还要 token 效率;更多地关注对教师模型推理策略的学习,而不仅是输出。 ➢ S1 模型通过少成本获得超过o1-preview的表现: ➢ 高质量推理数据构建:s1K数据集精心挑选了1000个涵盖数学竞赛、博士级科学问题及奥林匹克竞赛题目等,这些问题经 很多高阶推理范式,而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的(可以认为是由于预训练 知识不足),因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出,甚至超过了基于RL的方法。 ➢ 相对依赖于强大的教师模型 ➢ 蒸馏过程通常针对特定任务或一组任务(例如代码和数学问题)优化,这可能导致生成的小模型在面对新任务或环境 (例如通用任务)时适应性和泛化能力不足。 41 技术对比讨论:MCTS & PRM
    10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 6 月前
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  • pdf文档 AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南

    ①职业重构 ⚫ 新兴岗位:AI 训练师(年薪 50 万+)、智能流程设计师、数字资产管理员 ⚫ 技能升级:提示词工程师认证考试报考人数突破百万 ②教育革命 ⚫ 教学模式:教师转型为“AI 协奏者”,聚焦个性化辅导与创造力培养 ⚫ 考试改革:部分省份允许携带 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
    10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 6 月前
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