开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 ➢ Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 ➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 审计对齐 Deliberative Alignment ➢ 补充拓展：DeepSeek-V3 解读 3 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ OpenAI o1 开启后训练 Post-Training 时代下的RL新范式：后训练扩展律 Post-Training Scaling Law ➢ DS-R1 独立发现了一些通往o1路上的核心理念，并且效果还好到受到了OpenAI 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； 4 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。

③终身学习范式 ⚫ 技能更新周期：从 5 年缩短至 3 个月 ⚫ 学习方式： 脑机接口+AI 知识直输，1 小时掌握外语听说能力 技术普惠实证： -深圳外卖小哥用 DeepSeek 开发接单优化系统，月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 万部手机联合训练出地震预警模型，准确率超专业设备 2.产业融合：重塑万亿级市场格局 DeepSeek 将成为“产业操作系统”，催生三大新兴经济形态： ①智能原生经济 生产范式：从“设计-制造-销售”转为“需求直连制造” 典型案例： ⚫ 用户描述理想沙发→AI 生成 3D 模型→工厂 48 小时定制交付 ⚫ 农民用方言描述病虫害→AI 诊断并调度无人机精准施药

以计算换内存、降通信，空间时间双优化 压缩 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 一次预测多个 大模型从技术摸高走向技术摸高 + 工程创新并行 ，训练需求持续增 长 ① 技术摸高：头部玩家将战略坚定投入预训练基础模型创新，丰富模型组合，追逐 Scaling Law ，加速探索 AGI ② 工程创新：新的范式降低后训练和蒸馏门槛，模型效果大幅提升， 出现平权现象，引发新一波的“百模千态” 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

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 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 、 范式转移预警（监控跨领域知识流、 识别技术革命前兆） 和自编程能力（自动模块设计、 代码编 写、 测试用例） 。 " 恨聪明 但没那么听话 " DeepseekV3 Deepseek R1 Deepseek

写、脚本创作、文案编辑、翻译服务、数据分析以及复杂计 算等 天津大学举办专题报告会 ，教授们详细拆解了大模型从科学假 设 生成、代码开发、到实验验证及论文撰写的实践路径 ，认为 新的 科研范式已经到来 中国教科院已将 DeepSeek-V3 升级到 R1 ，为科研人员提供智 能 文献整理分析、跨学科交叉研究辅助 ，以及数据驱动的科研 支持。 有数据显示 ，模型效果提升 ，科研人员借助其进行文献阅 因技术依赖而削弱自身的专业判断 教育的终极目标是培养“完整的人” 在这个 AI 迅猛发展的时代 ， 教师的价值就在于用人类的温度 ，驾驭技术的精度 8. A I 赋能高校 教学 人机协同——教育的未来范式 大模型并非教育的终点 ， 而是一个全新的起点 教师与 AI 的关系 ，应如同导演与特效团队——教师掌控教育的核心 ， A I 提供技术支持。 给教师的建议： 积极学习 Prompt 设计、 数据解读

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。 大模