DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态
一、智能演变
- 大模型预训练数据规模显著增长：从2018年的GPT-1到2020年的GPT-3，模型预训练数据量从4.6GB增加到了45TB（相当于三千万本《西游记》），主要数据集包括维基百科、书籍、杂志期刊、Github代码等。
- 大模型知识空间：大模型带来了大知识，其知识空间从个体知识空间扩展到多媒体知识空间，最终目标是覆盖全体人类知识空间。
- 大模型训练过程：大模型训练过程包括预训练、监督微调和人类反馈强化学习，其中人类反馈强化学习通过奖励信号引导模型学习，例如DeepSeek-R1-Zero结合了准确性奖励和格式奖励，并使用GRPO算法优化模型。
- 思维链（CoT）技术：思维链技术通过模拟人类逐步推理过程来提升人工智能模型复杂任务处理能力，DeepSeekR1是首个将思维链显式展示的开源模型。
- 大模型对比：DeepSeek-V3与Grok 3等模型的对比显示，DeepSeek-V3在算力利用率、训练成本、推理成本等方面具有优势，且采用开源策略。
二、人机协作
- 人机协作模式：人机协作模式从Copilot模式发展到Agents模式，AI从提供信息或建议到完成大部分工作，最终实现AI全权代理。
- 人机协作新常态：AI大模型的出现将带来人机协作的新常态，人类需要提升技能，学会使用AI，并关注AI能力的提升。
三、产业现状
- AI工具迅猛增长：根据To o l i f y. a i统计，2024年AI工具数量同比增长57%，达到162万个。
- DeepSeek应用案例：DeepSeek已应用于百度搜索、微信搜索、支付宝百宝箱、高德地图、南方电网、华为云、深圳福田政务、吉利汽车、中国移动等企业和机构。
- DeepSeek开源策略：DeepSeek的开源策略正在加速AI技术普惠化，推动AI技术在更多领域的应用。
四、教育成长
- AI赋能教育：AI大模型可以用于生成教案、润色课件、出题组卷、自动阅卷、便捷搜索、快速答疑等，全面提升教和学的效率。
- 师生关系变革：AI大模型让学习回到了最本真的样子，师生关系从教师-学生二元结构转变为人工智能-教师-学生三元结构。
- 教育发展趋势：知识的生产、传播、传授方式将发生急剧变迁，围绕知识的方法论、系统论愈发重要，同时需要关注AI能力的提升。
- AI与学科融合：所有学科都在经历“图灵测试”，AI将帮助人类重新定义知识的疆域。
