2025年DeepSeek回望AI三大主义与加强通识教育报告
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2025-03-15 11:00:18
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报告共计：52页
本文围绕人工智能的发展历程、技术流派、前沿成果以及教育应用展开，呈现了人工智能领域的丰富内容。
1. 发展起源：1955年，麦卡锡、明斯基等学者提议举办达特茅斯人工智能夏季研讨会，次年会议的召开标志着人工智能诞生。会上提出自动计算机、神经网络等七大议题，吸引众多专家参与，开启了人工智能的研究征程。
2. 技术流派：符号主义基于逻辑推理，将知识结构化表示，构建知识工程和专家系统，但因缺乏常识面临困境。连接主义通过构建多层神经网络，数据驱动学习隐含关系，然而模型存在黑箱效应，还面临数据拟合、幸存者偏差等问题。行为主义借助强化学习，让算法在与环境交互中“尝试与试错”进行学习，但也受地平线问题等困扰 。
3. 前沿进展：ChatGPT的出现引发变革，它基于GPT架构，通过自监督学习、有监督微调、人类反馈强化学习训练，具有强大的语言处理能力。DeepSeek则在模型算法和工程优化上系统创新，打破大语言模型对大算力的依赖，其不同版本模型分别采用混合专家模型、强化学习推理等技术，性能优异且开源推动发展。此外，还有垂直领域大模型，如教育领域的智海 - 三乐、司法领域的智海 - 录问，为行业提供智能服务。
4. 人工智能教育：人工智能作为通用目的技术，推动经济增长和创新。浙江大学成立相关中心，构建课程体系，出版系列教材，涵盖不同专业学生的课程。同时发布大学生和高校教师人工智能素养红皮书，明确素养内涵。还开展基础教育合作，打造科普作品，提升公众对人工智能的认知 。
以下为报告节选内容
报告共计： 52页
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