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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