2025年山东大学：DeepSeek的应用与部署（包含部署方案、API调用及业务应用详解）-共80页.pptx

简介：
本PPT详细探讨了至2025年山东大学在AI系统DeepSeek上的全面应用，涵盖其部署方案、API接口操作指南以及具体业务场景中的实际运用案例，共计80页。 山东大学发布的《2025山东大学：DeepSeek应用与部署》演示文稿详细介绍了这一技术的最新进展，涵盖了从基础理论到实际应用部署的各个方面。DeepSeek是一个技术创新，专注于深度学习和强化学习的应用，其目标是推动智能系统的自主性、适应性和进化能力。 核心在于其模型架构，其中V2版本采用了Multi-Head Latent Attention机制，在处理多模态数据时能够更高效地进行信息提取和注意力分配。而V3版本则进一步优化了推理模型，并结合强化学习技术，特别是通过Proximal Policy Optimization（PPO）和Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法让智能体在复杂环境中不断尝试与学习，从而提高决策的质量和效率。 DeepSeek的应用场景非常广泛，其能力层级分为四个层次： 1. **基础能力层**：涉及多模态数据的融合及结构化理解。能够处理包括文本、图像、音频、视频、代码以及传感器数据在内的200多种格式的数据。此外，还包括动态数据治理功能，用于解决数据缺失、噪音干扰和概念漂移等问题。 2. **中级能力层**：涵盖领域问题建模与复杂推理。这一层级中，DeepSeek能够进行领域自适应学习，并构建垂直领域的应用模型如医疗、教育及金融等；此外还包含因果推理引擎，通过建立因果图模型来辅助决策以及多目标优化决策。 3. **高级能力层**：专注于复杂系统建模与自主决策。这一层级中使用了数字孪生仿真技术来创建物理和虚拟世界的融合环境，并进行模拟实验。同时利用联邦学习实现多智能体协同优化，元认知调控机制则可以自我监控、动态分配资源并自动触发行为。 4. **终极能力层**：涉及自主进化与创造性突破。这一层级包括概念空间探索（如使用对抗网络发现新材料）、范式转移预警以及自编程能力等。 以上内容全面展示了DeepSeek技术的多面性和深度，从理论到实践、基础到高级各个层面都旨在提升机器学习系统的智能化水平，并实现更加自动化和高效的决策过程。通过这一技术，未来智能系统将能够更好地服务于各种复杂的业务场景，在不断变化的环境中展现出更强的适应能力和创新能力。