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DeepSeek:智能時代的全面到來和人機協作的新常態,可能帶來4天工作制等變革

來源:孫凌云(浙江大學)      編輯:創澤      時間:2025/3/7      主題:其他   [加盟]

《DeepSeek智能時代的多面到來和人機協作的新常態》由浙江大學孫凌云教授撰寫。報告從智能演變、人機協作、產業現狀、教育成長四個方面,探討了以DeepSeek為代表的人工智能在當下的發展態勢,展現了智能時代的全新格局與深遠影響。

智能演變

模型訓練與數據:對比 GPT 系列與 DeepSeek 系列,如 GPT-3 到 2024 年 12 月的 DeepSeek-V3,訓練數據量從 3000 億 token 躍升至 14.8 萬億 token,參數量、訓練成本等方面也各有差異,DeepSeek-V3 采用 MoE 架構等技術降低成本、提升效率,且訓練數據類型更側重強化代碼 / 數學的G質量數據。大模型訓練數據來源廣泛,包括維基百科、書籍、雜志期刊、Github 代碼等,是其獲取知識的重要基礎。

推理能力提升:思維鏈(Chain of Thoughts)技術成為提升模型復雜任務處理能力的關鍵,通過將問題拆解為多步驟引導推理,如 DeepSeek-R1-Zero 在數學題求解中展示推理過程,增強準確性與可解釋性,在模型對比中,白盒派(如 DeepSeek V3)與黑箱派(如 OpenAI GPT o1)在推理展示、適用場景、倫理風險等方面各具特點。

人機協作

協作模式多樣:涵蓋 Embedding 模式、Copilot 模式、Agents 模式。在不同模式下,人類與 AI 分工各異,從人類主導設立任務目標到 AI 完成大部分工作或提供信息建議等,在機器人設計、農業生產、智能硬件等多L域均有應用實踐,如機器人設計中 AI 輔助完成部件選型、代碼生成等任務,推動生產流程優化。

社會影響深遠:加速社會發展,促使工作模式轉變,如諾貝爾經濟學獎得主指出 ChatGPT 等推動部分工作效率提升,可能帶來新工作機會與每周 4 天工作制等變革,同時也引發對技能提升需求,工人需學會與 AI 協作,且 AI 成為社會基礎設施,重塑產業生態與社會結構。

產業現狀

模型與工具增長:截至 2024 年 1 月 31 日發布 149 個大模型( 20 個),到 2025 年 2 月 20 日觀測 534 個( 117 個),AI 工具也迅猛增長,2023 年 8813 個,2024 年達 13795 個,廣泛應用于各行業,如 DeepSeek 已在百度搜索、微信搜索、南方電網、華為云等多平臺集成應用,助力企業提升智能化水平。

硬件生態重塑:智能機器人成為智能硬件生態關鍵部分,在智能家居、工業制造等場景表現突出,如掃地機器人、糖畫機器人、智能 3D 打印機等,融合 AI 技術實現智能感知、路徑規劃、復雜任務執行等功能,提升生產生活便利性與效率。

教育成長

教學模式革新:AI 推動教育效率與模式變革,教師與學生關系轉變為人工智能 - 教師 - 學生三元結構,AI 輔助教師生成教學方案、批改作業、答疑解惑,學生可借助 AI 拓展問題邊界、進行對話式學習與知識考核,如大先生平臺支持 DeepSeek 模型助力教學實訓等環節。

知識體系重構:知識生產傳播傳授方式因 AI 改變,教育更注重圍繞知識的GJ能力與素養培養,如邏輯思維、批判性思維等,各學科在 AI 影響下經歷變革與創新,重新定義知識學習與應用邊界,促使教育范式向多面引入 AI 能力方向重構。


附件:DeepSeek:智能時代的多面到來和人機協作的新常態,可能帶來4天工作制等變革






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DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預測下一個 token,使用通用公式,激發深度思考等,提升對話質量,適用于推理密集型任務,教育與知識應用,文檔分析,開放領域問答寫作等場景

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DeepSeek帶來的AI變革,在低精度FP8的模式下訓練大模型,計算成本降低約1000倍

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DeepSeek 引發廣泛關注,大模型應用落地將加速,加快大模型在 B 端和 C 端應用場景的落地

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從DeepSeek看國內AI產業趨勢,部署大模型的成本下降,應用有望大規模落地

DeepSeek 降低了單個模型的部署成本,AI 應用有望大規模落地, 推理算力需求將顯著增長,相關廠商有望加速進入業績兌現期,在 AI 應用前沿落地 場景中,全球 AI 應用產業有望迎來共振期

DeepSeek推進技術平權,賦能AI圖像應用深耕細作,輸入費用 0.55/百萬 token

PI 調用層面,DS/OpenAI 的輸入費用分別為 0.55/15 美元/百萬 token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著的降低資金門檻,推動了 AI 技術平權

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DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡單,垂直領域深耕,流程自動化與認知協作

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