2025年DeepSeek行业应用实践报告.pdf

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DeepSeek 行业应用与实践 智灵动力 李祖希 基础模型、深度思考（R1）、联网搜索 DeepSeek受到市场热捧  日活数据：上线仅20天，日活用户数量突破2000万大 关，日活增长速度超过ChatGPT。  下载数据：自1月26日首次登上苹果App Store全球下 载排行榜榜首以来，在140个国家的苹果App Store下 载排行榜中始终保持第一的位置；发布前18天内的下载 量达到1600万次，几乎是同期ChatGPT下载量的两倍； 印度市场贡献了所有平台下载量的%。  云厂商接入：微软Azure、英伟达、阿里云、华为云、 腾讯云、百度云等众多云厂商纷纷宣布上线R1，还推出 “零代码”“超低价”等优惠活动。 DeepSeek-R1 ：强化学习驱动的全能推理引擎  DeepSeek-R1是由幻方量化旗下AI公司深度求索 （DeepSeek）研发的先进推理模型，特别擅长数学、 代码和自然语言推理等复杂任务。  该模型采用大规模强化学习技术进行后训练，在仅 有少量标注数据的情况下显著提升了模型性能，并且通 过智能训练场动态生成题目和实时验证解题过程来进一 步增强推理能力。  2025年1月20日，DeepSeek-R1正式发布，并同步开 源其模型权重，采用MIT许可协议，极大地降低了AI应 用的门槛并促进了开源社区的发展。  DeepSeek-R1实现了高性能与低成本的良好平衡，API 服务定价极具竞争力。 开源许可：完全开源，采用MIT 许可协议，允许自由使用、修改、 分发和商业化。 技术特点：利用大规模强化学习 技术，仅需少量标注数据即可提 升性能；构建智能训练场以动态 调整和优化模型推理能力。 DeepSeek与其他模型的横向对比 DeepSeek-R1在多个基准测试中取得了优 异成绩，如在Arena排名中位列全类别大 模 型 第 三 ， 风 格 控 制 类 模 型 分 类 中 与 OpenAI o1并列第一。 使用DeepSeek的多条路径 API接口 适用场景：集成DeepSeek模型到第三方应用（如聊天机器人、数据分析工具等）。 支持模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型。 开源模型使用 部分模型（如DeepSeek-MoE）已在GitHub开源，支持本地部署。访问GitHub仓库获取模型权重及推理代码。 百度云：ht tps: / /c 硅基流动：ht tps: / / l iconf 官网页面或手机APP 直接访问对话页面与预训练模型交互，支持多轮对话、代码生成等。 本地化部署 DeepSeek-R1 系列（-671B)、DeepSeek-V3（参数量为 671B）、DeepSeek-Janus 系列（视觉相关多模态模型）、 DeepSeek-Coder 和 DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL（视觉-语言模型） 实 时 动 态 决 策 亚毫秒级响应 动态奖励函数 容错机制 1 多模态因果推理 跨模态对齐 反事实推理 不确定性量化 2 复杂系统优化 超大规模组合优化 多目标权衡 实时重规划 3 知识密集创造 海量知识索引 跨学科概念联结 可解释性生成 4 DeepSeek潜能领域 算法设计与优化 对于需要复杂算法设计和优化 的项目，DeepSeek-R1可以提 供有力支持，帮助研究人员快 速探索不同的算法实现，并进 行性能评估。 数据分析与建模 在处理大规模数据集时， DeepSeek-R1能够高效地进行 数据分析，识别模式并建立预 测模型，适用于科学研究中的 数据驱动发现。 代码开发与调试 编写、调试和优化复杂的软件 代码，通过分析程序运行日志 和错误信息，自动定位问题根 源，提出有效的解决方案。 模拟与预测 对未来市场趋势、产品表现或 系统行为进行模拟和预测，构 建多种未来情景，评估不同策 略的效果。 对话与互动 通过较好的逻辑推理、情感分 析及上下文理解能力，在对话 互动中提供高度个性化和一致 性的用户体验。 多源信息整合与跟踪 从多个来源（如新闻、社交媒 体、市场报告等）收集信息， 并整合为可操作的洞察；能够 持续跟踪关键指标的变化，及 时发现潜在风险并发出预警。 本报告来源于三个皮匠报告站（）,由用户Id:821787下载,文档Id:611964,下载日期:2025-02-14 两者均以“AI自动化程度”为线索，但“L1-L5阶段”更为贴近该线索，强调AI在逐步减少人类干预的过 程中实现完全自主，聚焦自动化发展的渐进演变。相较之下，Altman的AGI五阶段更具实践导向。 AI自动化L1-L5：渐进提升 全能自理 对比维度 Sam Altman的AGI五阶段 AI自动化L1-L5 异同点 辅助性阶段 阶段1：狭义AI，AI在特定任务中提供 辅助。 L1：辅助自动化，AI简化流程，提供 工具支持。 两者均以AI提供辅助为基础，帮助人 类提高效率。 部分自主阶段 阶段2-3：AI在复杂任务中提供帮助， 需人类监督。 L2-L3：AI部分自动化，能独立生成内 容但需人类设定条件。 均强调AI在逐步减少人为干预的过程 中具备部分自主能力。 高级自主阶段 阶段4：通用AGI，AI具备高度自主性， 解决广泛任务。 L4：高级自动化，AI独立创作，有一 定创新能力。 都体现了AI的自主性，但Altman更关 注形成可落地的应用节点。 完全自主阶段 阶段5：超级AGI，AI超越人类，具备 自我反思与创新能力。 L5：完全自动化，AI超越人类水平， 具备自我反思与创新能力。 两者都预见AI超越人类，但Altman更 侧重于实践，L5侧重自动化的程度。 部 分 自 动 化 条 件 自 动 化 高 级 自 动 化辅 助 自 动 化 完 全 自 动 化 Agents OrganizationsChatbots Reasoners Innovators 生成机制：语料预学 推理输出 具体框架：以“我喜欢吃苹果。”为例 语料预训练 模型训练 假设我们有一个句子"我喜 欢吃苹果。"作为我们训练 语料的一部分。在训练期 间，模型将尝试学习句子 的模式和结构。 GPT-4使用了一 种叫做"多头注意 力"的技术，这允 许模型在不同的 注意力"头"中关 注输入的不同方 面。这可以帮助 模型更好地理解 输入的复杂性。 模型可能会看到"我喜欢吃 "并尝试预测出"苹果"。通 过这种方式，模型学习了 词汇，语法，以及一些语 义和上下文关系。 参数学习 通过预测任务，模型学习 了一组参数，这些参数可 以捕捉到输入文本的模式， 它们将在训练过程中不断 调整，以更准确地预测下 一个词。 模型推理 模型训练完成后，可以用 它来生成新的文本或回答 问题。假设我们向模型提 出一个问题："我应该吃 什么水果？"，模型会考 虑这个输入，根据它在训 练过程中学到的知识来生 成一个答案。模型可能会 回答"你可以试试苹果。" 注意力机制 在推理过程中，模型会使 用"注意力机制"技术来决 定哪些输入词对生成答案 最重要。例如，在上面的 问题中，模型可能会认为 "吃"和"水果"这两个词最 重要，因为这两个词直接 相关于应该选择哪种水果。 自回归生成 GPT-4模型在生成文本时 是自回归的，这意味着它 一次生成一个词，然后将 这个词添加到输入序列中， 以生成下一个词。这一过 程持续进行，直到生成一 个结束符号，或达到了设 定的最大。 多头注意力 1.设定明确的目标与上下文 • 说明任务的具体目标（如获取信 息、生成文本、分析数据等） • 提供背景信息，以减少模型的猜 测 • 针对不同的场景，给出期望的输 出类型（如表格、列表、总结等） 2.激活角色与思维模式 • 设定模型为某种特定的身份，如 技术专家、教师或HR • 指导模型使用某种特定的写作风 格（如正式、非正式、技术性等） • 让模型模拟某种特定的思维模式， 如批判性思维、创造性思维等 3.逐步拆解复杂任务 • 将复杂问题分解为多个独立的步 骤 • 在每一步操作结束后，请求模型 总结或验证中间结果 • 合并多个子任务的输出，形成完 整的解决方案或总结 4.引导深入推理与思考 • 让模型分步骤推导出答案，要求 “思维链”推理 • 要求模型在作答前进行简要的自 我反思或验证 • 要求模型解释每一步的思路，而 不仅仅是给出最终答案 5. 提供参考材料与外部资源 • 向模型提供外部参考文献或文本， 并要求根据这些材料生成答案 • 要求模型在作答时引用或链接到 具体的来源 • 集成外部工具（如代码执行）来 完成复杂的计算或查找任务 6. 动态反馈与迭代优化 • 在收到回答后，指出模型的误差 或不足，并要求修正 • 让模型根据前一轮的输出进行自 我改进 • 请求模型总结多轮对话中的关键 点，确保连贯性和准确性 提示词工程：精准指引 效能增益 1. TASTE框架 • Task (任务): 定义模型主要任务或生成内容。 • Audience (目标受众): 明确说明目标受众。 • Structure (结构): 为输出的内容提供明确的组织结 构，包括段落安排、论点展开顺序或其他逻辑关系。 • Tone (语气): 指定模型回答时的语气或风格。 • Example (示例):例子或模板可帮助模型理解输出风 格或格式。 2. ALIGN框架 • Aim (目标): 明确任务的最终目标。 • Level (难度级别): 定义输出的难度级别。 • Input (输入): 指定需要处理的输入数据或信息，或 要求模型依据某些事实或条件进行推理。 • Guidelines (指导原则): 提供模型在执行任务时应 该遵循的规则或约束。 • Novelty (新颖性): 明确是否需要模型提供原创性、 创新性的内容，是否允许引用已有知识。 提示词框架：逻辑锚定 思维引导 示例 • Aim: 创建一篇关于“可持续发展”的文章，解释其核心 理念。 • Level: 适合高中生阅读，不需要专业术语。 • Input: 提供目前的环境问题的背景，讨论应对全球变暖 的策略。 • Guidelines: 文章应使用简洁明了的语言，并避免复杂的 技术概念。 • Novelty: 要求结合最新的环境数据，提出新颖的观点和 解决方案。 示例 • Task: 写一篇关于数据隐私的重要性的简短博客文章。 • Audience: 普通的互联网用户，非技术背景。 • Structure: 文章需要有明确的开头、中间讨论和结尾， 开头提出问题，中间介绍原因和影响，结尾提供建议。 • Tone: 采用友好、易懂的语气。 • Example: 类似于《纽约时报》科技专栏的风格。 DeepSeek使用技巧1 扔掉提示词模板，贴合真实需求 DeepSeek 是推理型大模型，非指令型 使用时无需复杂专业提示词，应基于真实场景与具体需求提问 例如准备与比亚迪供应商谈判，直接说明自身情况与想了解的内容，如 “我下周要和供应商谈判，但对动力电池一窍 不通。帮我用最通俗的语言说明……”，这样能获得更实用的分析和谈判话术。 本页内容参考：鹤竹子 DeepSeek使用技巧2 巧用 “说人话” 提示词 DeepSeek 回复有时较抽象，添加 “说人话” 或详尽版提示词可使回答更通俗易懂 例如：回答内耗相关内容时，加 “说人话” 前很抽象，添加后用日常场景解释，更易理解。 【请用以下规范输出：1.语言平实直述，避免抽象隐喻；2.使用日常场景化案例辅助说明；3.优先选择具体名词替代抽象概念；4.保持 段落简明（不超过5行）；5.技术表述需附通俗解释；6.禁用文学化修辞；7.重点信息前置；8.复杂内容分点说明；9.保持口语化但不 过度简化专业内容；10.确保信息准确前提下优先选择大众认知词汇】 本页内容参考：鹤竹子 DeepSeek使用技巧3 运用深度思考提示词 DeepSeek 深度思考能力强，但因用户暴增，响应策略调整，思考时间缩短。 使用 “请在你的思考分析过程中同时进行批判性思考至少 10 轮，务必详尽” 等核心提示词，可恢复其深度思考时间， 让它像思考伙伴一样提供更优质回答。 本页内容参考：鹤竹子 DeepSeek使用技巧4 借助文风转换功能 利用 “模仿 xxx 的文风，撰写关于 xxxxx 的一篇 xx 文体” 提示词，可实现文风转换。 它更适合模仿经典作家，虽难以 100% 还原，但能抓住神韵。如模仿王勃写赋、鲁迅写作风格等，还可结合万能公式 “我要 xx，要给 xx 用，希望达到 xx 效果，但担心 xx 问题...”，达到特定写作目的。 本页内容参考：鹤竹子 现阶段无法完全信任任何一种大模型 不同大模型在数据与文本处理中的表现： 大模型 代码与数据处理 文本处理 Claude Sonnet 更适合Agent设计，主动执行任务、自 我修正能力强，仅需少量人工指导。 最佳，数字准确，行文流畅但仍需调整。 GPT 4o 主动性较低，响应简洁。 类似PPT要点，细节不足。 DeepSeek R1 分析详尽但代码执行积极性不足。 行文飘逸，细节欠缺。 o3-mini 细节不够丰富（即使要求保留更多） 数据处理中的局限性 案例：要求Claude Sonnet将美国301对华关税 清单与一份中国出口产品目录进行匹配，并做一些计 算 初始匹配成功率：<40% 问题发现：AI忽略了HS 6位码小数点后的0 修改后匹配率提升至80% 结论: AI可加速数据处理，但最终结果仍需人工审核。 文本归纳与生成的局限性 AI生成的文字是专业和非专业的分水岭： 文字从业者: 内容错误多，堆砌感重。 非从业者: 认为“以假乱真”，无需人类干预。 结论: AI输出文本无法直接满足专业需求，需反复 检查和调整。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 信息缺失 无数据 中 高 低 中 未能正确获取或整合 外部信息 推理错误 部分数据 高 高 中 低 逻辑推理中存在漏洞 或错误假设 无中生有 无数据 低 中 低 低 在无数据支持下，生 成完全虚构的信息 AI幻觉：五类七特 虚实迷域 五“类” 七“特” DeepSeek发展优劣势分析  算力资源限制：大模型训练依赖高性能算力， 国内GPU供应受限可能影响迭代速度，长期 成本控制面临挑战（如芯片禁运风险）。  国际知名度不足：相比OpenAI、Google等国 际巨头，品牌全球影响力和用户认知度较低， 开源生态与开发者社区规模有待扩大。  多模态能力待完善：图像、视频等多模态技术 成熟度落后于GPT-4V、Gemini等顶尖模型， 跨模态生成与理解的精准度需进一步提升。  市场竞争激烈：国内厂商（如百度、阿里）及 国际巨头均在加速布局，同质化竞争加剧，需 持续投入以保持技术领先性。  商业化变现压力：B端客户对AI付费意愿参差不 齐，开源模式与商业盈利的平衡仍需探索。  场景化应用能力：注重技术落地，在搜索增 强、数据分析、企业服务等场景有成熟解决 方案；提供API和定制化服务，适配不同行业 需求  技术优势：开源模型（如DeepSeek-R1）性能 优异，部分指标接近国际领先水平。。  研发效率高：通过自研训练框架和优化算法， 显著降低模型训练与推理成本；模型参数规模 灵活（从轻量级到千亿级），满足多样化需求。  中文领域优势：中文语料处理能力突出，在语 义理解、生成质量上优于部分国际竞品，更贴 合中文用户的文化和表达习惯。 DeepSeek突破逆袭，中美AI博弈进入新阶段 • 技术价值：通过自研 Dua lP ipe 训练框架、8 位浮点量化技术等创新手段，提升计算效率，降低 训练成本，实现 “算效跃迁”；推理性能接近 ChatGPT O1 P ro，其技术将成主流。 • 思想价值：打破美国技术封闭壁垒，开源战略为全球开发者提供平台，推动技术协同创新。 • 经济价值：若保持开源第一，经济价值可能突破 10 万亿人民币，影响全球经济。 • 战略价值：松动美国技术控制力，中国或实现战略跨越，中美 AI 竞争向平等竞争过渡。 • 人才价值：团队多为中国应届毕业生和学霸，展现中国高等教育人才培养实力，激发年轻一代创新 热情。 • 产业生态价值：推动全球 AI 生态变革，降低技术成本，促进 AI 应用在多领域飞跃发展，助力碳 基文明向硅基文明跃迁。 从 DeepSeek 到通义千问 - Max 获得用户和科技界的认可，中国开发者对开源生态系统的贡献在显著增 加，这对程序员来说是崇高的理想与实践。”据媒体报道，包括微软、英伟达和亚马逊在内的多家美国科技巨头已 纷纷采用 DeepSeek 的最新 AI 推理模型。 沈阳称，通过开源，中国的 AI 模型为全球开发者提供了一个开放的创新和应用平台，加速了全球 AI 的应用 进程，最终使整个科技生态系统受益。人工智能技术不应被少数人垄断，因为垄断可能导致少数人实现 AI 霸权与 控制。 DeepSeek对中国开源生态的影响 AI产业将迎来更多创新 • Deepseek把目前提升AI大模型能力的方法进行了工程上 的微创新组合。 • DeepSeek公布了相关论文，整个过程可以复现，这就是 开源的力量。 • DeepSeek的推理过程，有自身的创新。 • DeepSeek跟美国的AI相比，还有很多中国元素在里面， 如中国网络当中的一些热词。 • AI产业发展方向将会是更多的开源创新、硬件与软件的深 度协同，以及对模型开发成本与推理能力的不断优化。 普通人必须转型为“AI指 挥官”：既要具备调动AI 工作的能力，又要具备鉴 别能力，不迷信AI生成的 内容。 DeepSeek赋能企业，将带来哪些关键变革？ 拓展应用广度 在需要深度逻辑推理和专业知识的场景中，如法律推理、科学研究、复杂工程问题解决等领域，推理大模型能够给出更准确、更合理 的结果。以往大模型在这些方面表现不佳甚至无法完成的任务，如今Deepseek大模型却能轻松应对。 提升应用效果 Deepseek通过DeepSeek - R1的输出，蒸馏出6个小模型开源给社区。其中，32B和70B模型在多项能力上对标OpenAI o1 - mini， 效果显著。也就是说，在应用效果相当的情况下，Deepseek的性价比远超预训练大模型。 降低应用成本 对于有本地化部署需求的客户，Deepseek免费开源的特性以及低推理成本和低训练成本优势，为企业节省了大几百万的模型授权费 以及高昂的本地算力投入。这使得资金有限的企业也能够轻松迈入AI提效的大门 Innovator For Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot • 自然语言对话 Reasoner • 基本的推理和问 题解决能力 Agent • 代表用户执行任 务，具备自主行 动能力 Innovator • 参与发明和创造， 增强人类的创造力 和创新能力 Organization • 承担整个组织的 功能，独立管理 并执行复杂的操 作 ：适用场景广泛、助力效率提升 内容创作与管理 多模态内容自动生成 各类文案、文章、图片、视频、互动 其他个性化内容 市场调研 基于大数据的分析 从大数据中挖掘市场趋势 消费者、竞品分析 声誉管理 舆论与情感分析 分析客户评论与反馈 识别情绪倾向 品牌传播 打造品牌故事 生成具有感染力的品牌故事 识别、统一品牌调性 客户体验管理 智能客服 更自然的对话和理解力 永远在线，24*7即时响应 营销培训 销售团队和客服人员培训 专业知识、话术、销售技巧 虚拟场景会话练习 ：高效创作与行业洞察 AI新闻写作 对于常规新闻（如财经报道、体 育赛事结果等），大模型可以自 动生成初稿，记者只需进行编辑 和润色。 专题报道 利用大模型对大量数据进行分析， 提供背景信息和深入见解，帮助 记者撰写更具深度的专题报道。 深度评论 依托深度学习模型和专业知识库， 结合社交媒体大数据进行推理， 为智能新媒体时代的内容创作提 供专业支持。 行业观察报告 通过强大的大数据挖掘能力，提 供深刻的市场洞察和精准的内容 推荐，生成自动化报告。 策划时间紧、难深挖 融媒时代选题争分夺秒，时间压力压缩发挥 空间。 选题同质化、难创新 内容同质化问题严重，市场对选题创新性的要求 更高。 信息过载，难取舍 在信息爆炸的互联网，筛选信息需要新闻从 业人员具备专业能力。 数据采集与分析专业性更强 大数据时代，新闻记者进行数据采集和分析 需要与时俱进的专业知识。 媒体行业痛点 选题预测 利用大数据分析预测未来的热点话题和社会关注点，帮助提前布局相 关报道或专题策划。 ：让营销更“接地气” 垂直场景适配，瞄准营销痛点 行业知识库嵌入 训练阶段融入电商、快消、金融等行业营销知识 库（如消费者行为模型、广告投放策略、ROI分 析框架），可直接生成符合行业规范的营销方案 和内容，减少通用模型的“泛化偏差”。 动态分析能力 实时抓取公开数据（如社交媒体、电商平台数 据），生成竞品营销策略，识别差异化机会点。 基于对话和行为数据（如客服记录、页面浏览路 径），构建动态用户画像，识别高价值客户，生 成针对性触达策略（如优惠券类型、推送时机）。 本土化突出，贴合中国市场 中文语义理解深度优化 针对中文网络语境（如谐音梗、方言缩写、热点 梗）进行专项训练，精准解析用户评论中的隐含 情感。 本土化风险控制 更懂中国广告法，营销内容创作不使用绝对化用 语（如“最优惠”），规避虚假宣传等风险 本地生态无缝对接 支持与微信生态、淘宝/抖音服务市场、企业微信 等本土平台API快速集成，实现从策略生成到落地 执行的全链路闭环。 ：专业创作与深度输出 具备对事件社会背景和历史知识 的深刻理解，在此基础上进行精 准的写作与深入的观点阐发，确 保内容兼具广度与深度，提供有 价值的见解。 背景知识理解 与通用文字大模型容易生成内容 空泛、模板化和缺乏实质的问题 相比，在内容组织上更为具体且 富有实质，确保输出的内容言之 有物、针对性强，具备更高的信 息密度和专业深度。 高信息密度 能够模拟特定的写作风格，精准 再现不同语境下的文风特点。例 如模仿鲁迅、特朗普讲话风格。 风格化创作 能够识别海量数据背后的情感模 式，并支持按照指定的情感倾向 进行内容创作，输出既符合情感 语境又具有精准的情感导向。 情感识别与表达 掌握特定领域知识库，评论中使 用的术语和概念准确无误；系统 能够动态更新，掌握新出现的专 业词汇和术语，内容具有时效性 和准确性。 专业性与实时性 针对同一主题事件自动生成客户 端版本、微博版本、微信公众号 版本、抖音脚本，适应不同平台 调性和用户偏好。 跨平台风格迁移 ：优化行业内容供给、提升服务水平 底层 数据中心 功能层 平台层 应用层 舆情监控数据 景区人流统计数据 景区消费数据 演艺演出数据 大模型数据分析 营销策略优化 文旅品牌形象分析 景区健康度评估 游客偏好行为分析 文旅景区热点发现 文旅消费预测 多媒态内容生成 虚拟人平台 主题图及 视频生成 专题创作素材 小模型定制 文旅虚拟主持人 定制 现有虚拟人资源 授权共享 宣传内容生产 直播等活动 虚拟人在线交互 虚拟人演艺节目 智慧文旅应用 政策研究项目 文旅大模型全链赋能框架 景点推荐 游客体验 文化传播 数据分析 ：游客共情 走进现实 文旅大模型从文化、历史、景区、游客等数据中而来，想游客所想、答游客所问。 AIGC打开游客想象力和创造力，让游客大开眼界，看不一样的视频、设计，又让游客心想事 成，化身神笔马良、音乐大师。 AI创造 文化加持 社交：特定人设，持续 输出内容，与游客高频 交互，强化情感连接。 人格：高度人格化，构建 真实场景，走近游客生活， 提供互动和陪伴。 娱乐：花样技能，炫 酷形式，邀请游客参 与，提供情绪价值。 服务：贴心服务，温声 细语解答，耐心细致导 览，提供附加价值。 场景：丰富的场景，为商 业合作提供创意空间，展 现虚拟人独特人设。 跨元：虚拟人不受限，具 备广阔的内容扩展空间， 连接真实与虚拟。 文旅虚拟人 会讲延安故事的明信片 延安旅游集团联合壹宇宙开发的“AI寻城迹·延安” 明信片文创产品基于AIGC，集MetaBox+影像AI修 复、图像活化、数字人驱动、AR视觉增强等技术为 一体，将AI算法与卡片数实融合，让老照片“动起 来”，历史人物“活起来”，呈现明信片在看、听、 玩、用等层面的全新交互体验。AIGC为延安老照片 赋予了“新生命”，为文旅商消费注入了新动能。 ：虚拟服务 最后一米 虚拟人+官网 交互一体机+ 虚拟人 核心技术： 人脸识别、情绪 识别、人脸唤醒、 语音唤醒、语音 交互等。 将文旅虚拟人部 署至一体机终端 设备，为游客创 造更为沉浸式、 个性化的交互体 验。 APP+虚拟人 小程序+虚拟人 公众号+虚拟人 智慧大屏+虚拟人 打 破 传 统 服 务 模 式 ， 可 以 多 点 部 署 、 统 一 管 理 ， 快 速 响 应 游 客 个 性 化 需 求 ， 突 破 人 力 、 时 间 、 空 间 服 务 限 制 ， 在 游 客 与 景 区 之 间 搭 建 多 条 服务桥梁。 新媒体终端+ 虚拟人 ◁ ：从“物理空间运营”转向“文化 IP运营” 文化 I P 的深度挖掘与创新表达 文化知识图谱构建 基于地方志、民间传说、口述历史、人物传记、 学术论文等千万级语料，构建涵盖历史事件、人 物关系、建筑风格的文化本体库。 IP生成与跨媒介叙事 根据文化元素自动生成沉浸式剧本（如基于敦煌 壁画生成“丝路商队”互动剧情），并联动视觉模型 输出分镜草图，用于AR导览或实景演出设计。 非遗技艺数字化传承 通过解析传承人口述记录与其他研究资料，生成 标准化多模态非遗档案与游客体验指南。 行业痛点：文旅内容同质化严重，缺 乏对地域文化符号（如非遗技艺、方 言故事）的体系化挖掘与现代表达。 跨文化与文化出海能力提升 跨文化语境转译 针对不同语种游客生成文化适配内容。例如，为 欧美游客解释“泰山封禅”时，类比“凯撒加冕仪式” 但强调“天命”哲学差异。 行业痛点：国际文旅推广内容缺乏文 化转译，丢失文化语境。 ：提升诊断精度与治疗效率，实现医疗精准化 电子健康记录（EHR）管理 自动生成、更新患者病历记录、诊 断报告和治疗方案，减少医生手动 输入工作量，便于回溯和统一管理。 辅助临床诊断 根据病历记录的症状，提供初步疾 病诊断建议，帮助医生更快确定诊 断方向。 患者教育 生成易于理解的健康教育材料，让 患者更好地了解病情及治疗方案。 患者服务 提供全天候患者咨询服务，解答常 见问题，指导患者进行自我管理， 推送用药提醒、饮食建议等。 行政文书生成 生成各类文书、文案，如自动生成 并解释复杂的知情同意书内容，确 保患者充分理解。 科研与数据分析 检索汇总最新医学研究成果作为从 业人员参考资料。处理海量医疗数 据，发现隐藏在数据中的模式和趋 势，赋能政策研究。 医生 减少文书和录入工作 患者 普及医学关怀 医院 提升管理能力 数据自动智能抽取录入：实现高效、高质量的临床 研究数据录入和理解，减少人为错误的发生并减轻 研究人员工作量。 临床问题响应和知识点查询：快速准确地提供临床 问题答案和知识点信息，提升临床决策的效率。 病例智能分析和决策支持：自动化病历数据分析， 给出准确的医疗决策方案，以辅助医生进行诊断。 多模态影像数据理解：高效、准确的肝胆多模态影 像数据解析，提升诊断效率和精确度，并与现有报 告进行对比分析。 ：病例分析 判断支撑 ：从“经验驱动”到“智能协同” 医疗资源下沉与基层赋能 低成本轻量化部署 基层医疗机构缺乏专家资源且预算有限，通过模 型量化技术，可在县域医院现有服务器运行，基 层能够负担。 医生持续教育 根据接诊病例智能推送最新诊疗指南解读、典型 病案分析，构建“边用边学”能力提升闭环。 循证医学驱动的辅助决策 动态循证知识库 通用模型易受过时知识或非权威信息干扰，且缺 乏对本土诊疗指南的适配。可集成实时国际证据 库，与中国医学会指南实时同步，决策建议标注 证据等级。 本地医疗文本结构化与知识抽取 中文医学语言专项优化 针对中文病历特点进行训练集建构，精准识别医 学实体及时间序列关系（病程演变）。 ：创新药物研发范式 全流程赋能，加速新药研发 多组学数据挖掘 生成式分子设计 匹配临床试验入组标准 自适应试验设计 良反应信号挖掘 适应症扩展发现 ③多能到超能 深度学习与高阶思维能力提升 Ø 通过深度学习和高阶思维能力培养，帮 助学习者从具备多种技能状态发展到超 高能力状态。 Ø AI可以提供高质量的学习资源，引导学 习者深入研究特定领域，提高其创新能 力、批判性思维和解决问题的能力。 AI辅助学习与个性化教育 Ø 通过个性化教育，帮助学习者 从低能力状态迅速提升到高能 力状态，即AI根据每个学习者 的需求和优势定制教学内容和 方法。 ②单能到多能 跨学科学习与综合技能培养 Ø 通过跨学科学习和综合技能培养， 帮助学习者从具备单一技能状态发 展到拥有多个成熟技能。 Ø 整合各种领域的知识，为学习者提 供更广泛的学习资源，帮助其掌握 多种技能。 ④超能到异能 拓展认知边界与创新思维模式 Ø 通过拓展认知边界和创新思维模式，帮助 学习者从超高能力状态发展到异能状态。 Ø AI可以协助学习者挖掘潜在的认知能力， 开发出前所未有的思维方式，以应对未来 社会的挑战和变革。 AI四能教育 以AI为基础，旨在帮助人们从低能 到高能、单能到多能、多能到超能、 超能到异能的教育模式 ① 低能到高能 ：四能跃升 认知突围 ：智能化教学创新教学模式 根据用户学习进 度、兴趣和能力， 自动生成学习材 料和练习题；提 供实时的虚拟助 教服务，答疑解 惑。 个性化学习 利用数据分析工 具，帮助教师反 思教学过程中的 优点和不足，提 出改进建议。 教师培训 自动生成高质量 教学大纲、课件 和讲义；从海量 在线资源中筛选 并整合相关视频、 图片、文章等多 媒体资料，丰富 课堂教学内容。 教辅资源制作 创建虚拟导师或 对话机器人，模 拟真实对话场景； 设计基于AI的游 戏化学习模块， 增加学习的趣味 性和吸引力。 互动式课堂 批改学生作业和 测验；分析学生 的学习行为表现， 识别出薄弱环节， 并提出针对性的 改进建议。 教学效果评估 提供多语种学习 支持，帮助学生 提高外语水平， 尤其是口语和写 作能力；为大量 文献检索和阅读 提供实时翻译服 务。 语言学习与翻译 ：教学助手更“聪明” 教育知识图谱深度融合 预训练阶段融入K12至高等教育全学段教材（涵盖人教版、 北师大版等主流版本）、近十年中高考试题、奥赛题库及 权威教辅内容，构建超千万节点的教育知识图谱。 高效推理助力教育革新 DeepSeek-R1在数学、编程以及逻辑推理等多个领域的卓 越表现，使其能够准确解答复杂的理科问题。 成本效益显著 通过优化模型结构和算法，显著降低API调用成本，更多教 育机构和个人用户能够负担得起高质量的AI答疑服务。 4 2 3 1 预期 成果 心理疾病辅助诊疗平台 通过多轮测试和论证证明该平台可 以显著提升医疗决策的科学性、多学科联 合会诊的高效性。 AI虚拟心理医生 研发AI虚拟心理医生助理，为妇女 和儿童提供精准和个性化的心理健康诊断 与治疗。 医疗行业推广 面向医疗系统，推广心理健康大模型服务 体系。通过与政府部门、教育机构、非政府项目 以及企业合作。 科研成果发布 收集和分析的大量数据，阐述AI技术诊 断和治疗策略的有效性以及心理健康服务的 最佳实践和创新方法。 ：解读认知 智渡险境 AI 心理学 Texthere 心理靶点（PsychologicalTargets） l 心理靶点是影响个体心理健康和情绪福祉的关 键因素。负面因素如压力、焦虑源，正面因素 如情绪调节策略、社会支持网络。识别心理靶 点有助于为个体设计有效的心理健康干预措施。 倦怠靶点（Burnout Targets） l 倦怠靶点指导致个体在心理和情感层 面感到极度疲惫和消耗的特定因素或 领域。包括过高的工作压力、不平衡 的工作生活比例、缺乏社会支持等。 靶向疗愈（Targeted Healing） l 靶向疗愈指针对个体特定的心理健康 问题或倦怠靶点提供专门、个性化的 治疗方案，旨在通过精准的干预措施 促进快速和有效的康复。 支持上传PDF、Word、数据文件等多类的文档；自动进行总结分析，根据用户需求搜索文档中的特定字段、数据等 内容 共同构成了一种综合性的AI 心理学研究框架，用于理解和解决个体的心理健康问题。通过识别心理和倦怠靶点，靶向疗愈能够 提供更为精准和个性化的治疗方法。 倦怠靶点可视为心理 靶点的一个子集 靶向 疗愈 是基 于识 别心 理靶 点（ 包括 倦怠 靶点 ）之 后的 一种 治疗 方法 靶向疗愈在应对倦怠靶点 方面发挥着重要作用 ：解读认知 智渡险境 ：智能辅导 深度共情 DeepSeek 的开源策略使得开发者社区可以检查、改进和定制 模型，促进技术的普及和创新，加速模型的迭代和优化，使其 能够更迅速地适应心理行业的具体需求。 开源与社区支持 情绪理解与社交智能 在情绪理解和社交智能方面具备优秀的能力，使得 DeepSeek 能够更好地理解和响应用户的情绪状态，在心理 咨询和支持场景中提供更贴心的服务。 成本效益 高效的模型架构和训练方法使得 DeepSeek 在资源利用上 更具优势，降低了硬件和能源需求，使得心理行业的从业者 能够以更低的成本获取高性能的 AI 工具。 AI出版 提供自动生成内容、个性化推荐和智能 搜索服务 产品 提供沉浸式阅读和学习体验，开发智能助手 和语音交互功能，增强用户互动和便利性 服务 处于探索阶段，发展潜力大，面临技术研 发成本高、用户隐私和版权保护等新挑战 行业 AI选题 收稿 翻译 三审 申领书号 装帧设计 排版校对 质量检测 征订 出片下厂 入库发货 销售服务 AI辅助 传统模式 ◆自动检测语法错误 ◆内容一致性检查 ◆版权和引用验证 ◆敏感内容过滤 三审三校大模型 ◆AI文字出版物内容创作 ◆AI 图片出版物内容创作 ◆AI 音像出版物内容创作 ◆AI工具实操培训 AI生成内容服务 ◆虚拟作者 ◆互动阅读体验 ◆品牌形象代言 ◆跨媒介推广 AI出版虚拟人 ◆AI智能书籍 ◆AI人形机器人 ◆AI出版智能硬件 ◆AI出版智能产品周边 AI 智能硬件 ◆读者画像与内容偏好分析 ◆自动化营销海报视频生成 ◆生成营销脚本文案 ◆智能营销平台 AI出版营销 AI智能图书 融合了AI技术与传统阅读 材料，内置了高级的AI功 能，能够提供互动式的学 习体验。 虚拟作者 完全独立操作的AI虚拟人，不仅 生成内容，还能模拟特定的写作 风格和声音。这些AI作家可以创 作小说、新闻报道、博客文章等， 完全无需人类干预。 。 ：三审三校 独立操作 中文理解与生成能力领先，适配出版行业需求 DeepSeek在中文理解和生成上的优势，使其能够实现高质 量的文本创作、更精准的校对与润色、智能摘要与编校辅助 等。 长文本处理能力强，适配书籍及学术出版 DeepSeek在自然语言处理方面表现出色，能够理解和生成 高质量的文本。这使得其在内容创作、校对、摘要生成等出 版行业的关键环节中具有独特的优势。 开放性与可控性，适配行业定制需求 DeepSeek支持本地部署，并具备较强的可控性，适合出版 行业的合规与个性化需求，可提升出版内容安全，减少数据 泄露风险。 DeepSeek+出版：智能创作，高效编审 设备故障预测过程优化 原理：通过集成物理化学原理、热力学、流体力学、反应 动力学以及过程工程等多个学科的知识，对煤转化为化学 品、燃料和其他高价值产品的复杂工艺流程进行量化描述 和预测。 目的：优化煤化工过程的设计、运行和控制，提高资源利 用效率，减少环境影响，并促进新技术的研发。 ★清洁生产与流程优化 • 通过分析煤化工生产过程中的各项关键参数，AI模型优 化工艺流程，减少排放，提升产品质量，符合《意见》 中“提高用煤效能”和“推动清洁生产”之要求​ ★能耗与成本控制 • 对能耗和生产成本进行精准预测，帮助企业优化资源配 置，控制成本，助力实现煤炭行业的集约高效开发，符 合政策中的“推动节能降碳”的方向 ★智能安全管理 • 通过大数据分析，识别生产过程中的潜在风险，提供实 时的安全管理建议，符合“加快煤矿安全智能化”的政 策指引，提升行业安全水平 ★环保排放预测与治理 • 模型预测生产中的环保排放指标，并提供优化方案，确 保企业符合环保标准，推动“减污降碳协同治理” ★市场需求预测 • 通过对市场数据的智能分析，预测市场需求和价格走势， 帮助企业灵活应对市场变化，提升市场竞争力，促进产 业结构调整 ★新产品研发与创新 • AI模型加速新产品的研发与测试，提升创新能力，助力 推动煤炭原料的多元化利用和新材料应用，契合政策中 “推动煤基新材料应用创新”的要求 通过仿真优化生产参数，提 高产品质量与收率，助力清 洁生产和能效提升 整合上下游数据，推动供应 链智能协作，提升行业竞争 力和创新能力​ 能源管理 通过分析企业的能耗数据，提 供节能减排方案，优化资源利 用，实现成本控制和环保目标 产业链同 分析设备运行数据，预测故 障并提前预警，提升生产安 全性，符合智能化要求​ ：转型清洁 持续发展 ：智能驱动，安全高效 保障企业核心数据的安全性 煤化工行业对数据安全、环境合规、生产管理要求极高，DeepSeek在安全可控 性方面具备独特优势，支持本地化部署，相较于依赖云端计算的开源大模型， DeepSeek可以在企业私有服务器上运行，可提升核心数据安全。 专业知识建模：行业专用的智能知识库 煤化工行业的生产手册、安全标准、法规文件通常较长且专业性强， DeepSeek在长文本处理上具备较强优势，除此之外，DeepSeek能更准 确理解煤化工行业术语，深入理解行业复杂概念，更适应煤化工行业的 复杂性和高精度需求，助力企业提升研发、生产、管理及安全合规效率。 DeepSeek：组织基因解码与过程赋能 简历自动化筛选 通过自然语言处理技术，快速解析和评估大量简历， 识别关键技能和经验匹配度，提高筛选效率。 面试辅助工具 生成结构化面试问题，并且能根据职位需求自动调 整问题难度和内容。 员工培训与发展 创建员工学习助手，提供即时学习支持和反馈，帮 助员工更好地掌握新知识和技能。 企业文档更新 自动生成并更新公司政策手册、员工手册等重要文 件，确保所有文档符合最新的法律法规要求。 打通数据联动能力 如果涉及到复杂的员工绩效数据、市场薪资 分析等需要高度逻辑推理和数学计算的任务， DeepSeek-R1可能会表现得更为出色。 动态胜任力建模 基于企业历史高绩效员工数据（如项目经历、 晋升路径、360评估），构建岗位专属胜任力 模型，而非依赖通用JD关键词匹配。 通用大模型：高效推进工作，但可能重生成、轻管理 动态能力进化 整合绩效数据、项目反馈，定位个体技能短 板，根据工作场景推送知识点，并提供模拟 训练，进行行为改变追踪。 财务数据分析 分析历史财务数据，识别趋势、异常点，并提供 有价值的商业洞察。 财务报表自动生成 解析企业财务数据，自动生成各类财务报表，减 少手动输入时间和错误率。 智能预算编制 帮助财务人员快速编制年度或季度预算，并进行 动态调整，具有准确性和灵活性。 合规性检查 根据法律法规变化生成符合要求的报告，确保公 司财务活动始终处于合法合规的状态。 通用大模型：帮助构建智能成本中心 DeepSeek：高阶财务决策支持 情景分析与财务预测 可以进行多种情景下的财务预测，通过模拟 不同市场条件或公司策略变化对财务状况的 影响，为管理层提供决策支持。 高级财务模型构建 处理复杂的财务模型构建任务，如现金流预 测、风险评估模型等。 风险管理与算法优化 对于识别和量化财务风险的任务，拥有更强 的算法优化能力，能够更准确地评估信用风 险、市场风险等，提出有效的风险控制措施。 高精度计算 涉及到复杂公式与会计计算时可能更加精确。 市场调研与竞争分析 抓取分析市场动态、行业趋势， 了解竞争对手最新动向，为销售 策略调整提供依据。 冷启动文案模板 生成高度定制化的首次接触话术 文案，提高初次联系的成功率， 吸引潜在客户的注意。 演示文稿自动生成 根据目标受众的兴趣和需求，自 动生成或优化销售演示文稿，使 展示内容更加贴合听众的需求。 物 料 市 场 洞 察 销 售 支 持 售前支持 大模型可以帮助构建一个内部知 识库，销售人员可以随时查询产 品、技术、报价等信息。 售后支持 收集分析客户反馈意见，识别改 进产品和服务机会点，进一步提 升客户满意度。 潜在客户开发 通过分析潜在客户的在线行为、 社交媒体活动和其他可用数据， 识别出最有潜力的销售线索 多源数据融合分析 整合企业CRM数据、电商平台 实时价格、专利数据库，构建动 态竞争图谱 关系网络穿透 基于客户技术栈，生成定制化解 决方案和报价，自动规避竞品已 布局领域 DeepSeek-R1通用大模型 关系网络穿透 通过企查查股权数据+社交媒体 分析，识别客户决策链关键影响 人 诉讼支持与文件准备 协助准备诉讼材料，包括起诉书、 答辩状、证据清单等，自动生成高 质量的法律文书初稿。 法律研究与案例分析 从庞大的法律数据库中检索相关信 息，并提供摘要或直接引用。 合规监控与风险管理 跟踪国内外法律法规的更新，生成 影响报告并提出建议。 合同管理与审核 自动解析合同文本，标记关键条款， 如保密协议、违约责任等，根据最 新法律法规进行合规检查 实时记录与转录 实时将法官、律师、证人等各方发 言转化为文字记录，涉及多语言的 庭审，能够提供即时翻译服务。 信息整理与摘要生成 从大量发言中提取出关键信息，自 动生成庭审摘要，帮助法官和其他 参与者快速回顾重要细节。 复杂的法律逻辑推理 在解读复杂的法律条文、法规之间 的相互作用以及不同判例间的联系 时可能更具优势。 定制化成本优势 R1开源了多个小型模型，可以根 据特定需求进行定制化开发，对于 需要高度专业化解决方案的企业或 政府部门来说尤为重要。 跨领域的数据分析 对于需要结合财务数据、市场趋势 等多种来源信息进行全面法律分析 的任务可能表现更好。 DeepSeek-R1通用大模型 文献调研与知识整合 总结大量学术文献，帮助科研人员更快地了解当 前的研究趋势和前沿问题。 数据分析与建模 辅助科研人员解析数据，识别模式，并提供初步 的统计分析结果。 实验设计与模拟 根据已有知识和数据，提出实验设计方案，供研 究人员进行选择或完善。 论文撰写与编辑 生成论文初稿，自动生成摘要、引言、方法、结 果和讨论部分，并根据反馈进行修改。 通用大模型 DeepSeek 定制化知识模型 跨学科项目中，R1可以结合不同领域知识， 生成定制化的分析工具和建议，从而更好地 满足科研人员的需求。 领域知识深度耦合 深入地理解和解析特定领域的复杂概念和术 语。更准确地提取和总结关键信息，帮助科 研人员更快地掌握前沿动态。 科研范式创新 根据已有的实验数据和理论模型，在提出新 的实验设计方案基础上进行虚拟实验，从而 加速新研究的发现过程。 DeepSeek+虚拟人：元娲 革命性升级的"元娲"数字人，通过DeepSeek基座实现了意图理解精 度87%的提升。 数字人载体负责多模态交互表达，DeepSeekR1赋能的智能大脑则构 建类人思维链条。用户只需模糊指令，系统即可自主完成需求拆解-方 案规划-执行反馈的全流程，某金融机构实测显示业务流程处理效率提 升4倍。  元娲软硬件融合系 统现服务3万家企 业数字员工培训。 革命性升级的"元娲"数字人，通过DeepSeek基座实现了意图理解精度87%的提 升。 这套软硬件融合系统现服务3万家企业数字员工培训 其创新之处在于：数字人载体负责多模态交互表达，DeepSeek赋能的智能体则 构建类人思维链条。用户只需模糊指令，系统即可自主完成需求拆解-方案规划-执 行反馈的全流程，某金融机构实测显示业务流程处理效率提升4倍。 数字人+DeepSeek 人格化表达 双职工家庭带娃，就是一场噩梦。每天清晨，夫妻俩被时间追着跑， 赶着送娃又怕上班迟到；下班后，做饭、辅导作业、做家务，忙得 像陀螺。孩子生病时，请假陪娃怕工作受影响，不陪又放心不下。 周末也不得闲，带娃上兴趣班、辅导班，连出门旅游都成奢望。老 人身体不好，更是分身乏术，生活的压力把人逼得无路可退，只能 咬牙硬撑。 双职工带娃？呵，当代活体地狱体验卡罢了。 钱挣得再多也是填坑的土——保姆费剐肉，早教班吸血，学区房直接把人榨成 干尸。加班赚的奖金，还没焐热就喂了碎钞机，还美其名曰“投资未来”。 时间24小时切成渣，上班当社畜下班当育儿AI，半夜泵奶开会、PPT缝里改作 业都是基操。孩子病了？请假比求神拜佛还难，老板的眼神能剜出你三斤愧疚。 分工，诈尸式育儿最经典：爹妈互甩锅，一个装聋作哑“我在赚钱”，一个暴躁咆 哮“丧偶式婚姻”。老人带娃？隔代育儿堪比谍战剧，科学喂养PK封建偏方，家 庭群秒变辩论修罗场。 社会还嫌不够疯，学校要求家长德智体美劳全优，工作群@你“孩子成绩滑坡”， 朋友圈晒娃内卷到胎教听莫扎特。最后灵魂拷问：你是人还是骡子？ 总结： 双职工带娃，就是一场用命填坑的行为艺术，还得笑着对HR说：“我能 平衡”。 请你作为嘴替说出双职工家庭带娃面临的一系列问题，语言风 格毒辣精炼。字数控制在300以内。 其他AI DeepSeek 虚拟人多终端智能应用 虚拟人接入官网 虚拟人接入APP 虚拟人接入 公众号/小程序 文旅行程规划 第一天 - 上午：乘坐早班飞机从北京前往上海，抵达后前往预订酒店办理入住，稍作休息。如果入住迪 士尼酒店或有接驳车的周边酒店，可乘坐接驳车前往迪士尼小镇，在小镇上逛逛，看看各种特色 商店，提前感受迪士尼氛围。 - 中午：在迪士尼小镇享用午餐，有多种美食可供选择。 - 下午：前往上海迪士尼乐园，入园后可先去奇想花园，玩小飞象、幻想曲旋转木马等轻松的项 目。 - 晚上：观看米奇童话专列花车巡游，绚丽的花车和可爱的迪士尼朋友会让孩子兴奋不已。之后 可以在乐园内吃晚餐，再找个好位置观看点亮奇梦：夜光幻影秀，璀璨烟花与城堡交相辉映，非 常梦幻。 注意事项 - 提前通过上海迪士尼度假区官方网站或官方APP购买门票和预订酒店。 - 下载上海迪士尼度假区APP，随时查看项目排队时间、演出时间和地图。 - 为孩子准备舒适的鞋子、防晒用品、雨具、充电宝等物品。 - 迪士尼乐园内有很多与迪士尼朋友互动的机会，可提前准备好相机或手机，为孩子拍照留念。 北京→上海迪士尼3天亲子行程（5岁版） Day 1：移动日+轻松预热 交通建议 - 选9:00北京南站高铁（直达虹桥），避免早高峰+午休在车上 - 备好贴纸书/便携玩具，防旅途无聊 入住策略 - 首选迪士尼乐园酒店（可提前1h入园+晚安米奇投影） - 次选玩具总动员酒店（性价比高+巴斯光年叫早服务） 下午安排 14:00入住后直奔迪士尼小镇 - 打卡巨型唐老鸭（免费拍照点） - 乐高店动手拼搭（耗电30分钟） - 新旺茶餐厅吃云吞面（清淡适合孩子） 夜间彩蛋 - 20:00乘酒店轮渡看城堡灯光秀（远观不挤，避免孩子惊吓） Day 2：核心作战日（迪士尼乐园） Day 3：查漏补缺+返程松弛 血泪经验包 1. 租园区童车（带遮阳篷+姓名牌防丢） 2. 穿速干衣+运动鞋（水上项目会湿身） 3. 带折叠水杯（园区直饮水点随时接） 4. 提前下好迪士尼App（监控项目等待时间） 5. 准备「勇气贴纸」（每玩1个项目贴1张，防畏难情绪） 这套方案实测5岁娃日均暴走8000步不崩溃，主打错峰+劳逸结合，拒绝特种兵式遛娃！ 北京出发带五岁孩子去上海迪士尼，安排三天行程规划 其他AI DeepSeek 生成式数字人优势 VS 2D数字人 生成式数字人 VS  无需真人拍摄；  生成式数字人服装可以按 照场景需求自由变换搭配， 2D数字人服装则需要多次 拍摄；  动作更加多样、自由；  可以呈现多角度人物，具 有立体感；  无需建模师建模；  无需动画师制作动画和表情；  制作周期更短，制作速度更 快，更能满足客户定制化的 需求；  成本更低； 想象而成人人可创作 自主拥有肖像权 按需制作技术限制低 有价值的IP数字资产 生成式数字人操作演示 输入：帮我设计一个人设，人物是一个30岁的 高富帅程序员，生成一段详细的描述用来作为 文生图的文案 使用文生图工具，进行图片创作。不断调整提 示词获取想要的效果。 使用文生图工具，进行图片创作。不断调整提 示词抽卡获取想要的效果。 使用剪辑软件进行任务视频创作 人设描述 文生图创作 图生视频创作 视频剪辑创作 生成式数字人应用案例 ——国内服装设计产业颠覆性创新 望江童装数字人 望江县童装元裳AI设计平台开创式使用了生成式童装模特“江小 望”和“小鱼儿 ” ， 也 是 国 内 首 例 生 成 式 模 特 ， 成 为 望 江 县 童 装 产业的IP代言人。 依托生成式技术和元裳AI服装设计功能，“江小望”和“小鱼儿” 不仅能够快速进 行 穿 搭 换 装 ， 还 能 依 据 穿 搭 进 行 场 景 适 配 ， 满 足 童装不同的宣传 需 求 。 而 且 无 需 进 行 线 下 拍 摄 ， 就 能 完 成 走 秀 、 广告拍摄、自媒体互动等，降低了服装模特的代言活动成本。 生 成 式 数 字 人 新 媒 体 运 用 望 江 县 童 装 模 特 官 宣 视 频 运用生成式数字人技术，打造了服装设计师垂直账号“大蜀山小龙 虾”，制作了不同类型的视频再微信视频号中发布，单条最高点赞 7400+、转发2100+、点赞3000+、评论900+，依靠AI 能力， 轻松快速圈粉。 依托生成式数字人技术，自媒体将不再受视频主体、拍摄能力、运 营成本等限制，依靠想象就能自由创作，实现自媒体账号创作与运 营，真正意义上实现了人人都能创造网红IP。 ——突破自媒体账号创作限制 自媒体账号新主体 某股份制银行引入元娲数字人后，构建了覆盖128个业务场景的智能顾 问体系。 数字人员工不仅能完成标准业务咨询，更能通过DeepSeek的深度推理 能力，针对客户个性化需求提供资产配置建议，使贵宾客户留存率提升 27%，单日业务处理量达人工柜员的15倍 企业客服 尊敬的付费用户，非常抱歉给您带来了不愉快的使用体验！您在操作产品时遇到 问题，客服的解答又没能让您满意，这是我们工作的严重失误，在此向您致以最 诚挚的歉意。我们深知您的信任和支持对我们至关重要，也明白这些问题给您造 成了困扰和不便。 为解决您的问题，我们会立刻安排专业的技术团队与您联系，一对一为您详细解 答操作疑问，确保您能顺利使用产品。同时，我们会对客服团队进行全面培训， 提升服务质量，避免类似情况再次发生。为弥补给您带来的损失，我们会为您提 供[具体补偿内容，如延长会员时长、赠送优惠券等]。 希望您能再给我们一次机会，后续若还有任何问题，您可以随时联系我们，我们 会竭尽全力为您服务，努力让您满意。再次感谢您的理解与支持！ 1. 先灭火，再追责* 立刻致歉：“让您反复受挫是我们的失职”，火速升级问题，24小时内由技术主 管带具体操作视频/截图1v1解决，补偿会员时长。 2. 撕开客服话术面具 禁用“重启试试”“按流程操作”等废话，强制客服用用户手机型号+账号环境复 现问题，输出傻瓜级教程。 3. 打明牌防甩锅 公开问题处理进度看板，用户可实时查看技术排查节点（如“已锁定兼容性 BUG，周三前热更新”）。 4. 痛点反杀 若因产品设计反人类导致，3个工作日内产品经理亲自电话复盘，赠送年度 VIP+未上线功能内测权当封口费。 核心：把“敷衍式售后”变成“技术攻坚真人秀”，让用户从愤怒监工变成项目 共谋，自然消解敌意。 付费用户在使用你公司的产品过程中，遇到很多操作问题，但是客服人员的回答，用户都不是很满意， 面临这种情况，你会如何安抚用户，并且给出合理的解决方案。字数控制在200以内。 其他AI DeepSeek 理财顾问 稳健保守型：可将 30 万存为大额存单，选择利率较高的银行，如交通银行或中 国银行。10 万购买国债，获取稳定收益。5 万投资货币基金，用于日常资金周转 和应急。5 万购买低风险银行理财产品。 稳健平衡型：20 万存大额存单。10 万购买国债。10 万投资债券基金，争取比国 债稍高的收益。5 万买货币基金，5 万买中低风险银行理财产品。 保本基石层（50%：25万元） 大额存单（15万）：选择城商行3年期，利率可达%%，按月付息增强 现金流。国债组合（10万）：配置3年期储蓄国债（%）和5年期记账式国 债（%），构建阶梯期限。 2. 稳健增值层（35%：万元） 纯债基金组合（10万）：5万中短债基金（年化%%，波动＜1%）； 5万信用债基金（年化4%%，需选择AA+以上评级）。 银行理财（万）：R2级封闭式理财（年化%%，期限6-12个月）； 采用"三三制"投资法：分3笔每2个月投入，平滑利率波动。 3. 防御增强层（10%：5万元） 黄金资产：通过银行积存金定投（每月4000元），既享金价波动收益又降低 择时风险。保险配置：增额终身寿险（%复利），建议3年缴（年缴 万），兼顾养老与传承。 4. 灵活备用层（5%：万元） 货币基金Plus：选择银行T+0理财（如招行朝朝宝%），支持即时赎回 国债逆回购：月末/季末参与1天期，可捕捉短期4%-5%收益机会 我大概有 50 万左右闲钱，希望能在稳健的基础上有一定的收益增长，风险太大的我不太能接受。 其他AI DeepSeek DeepSeek+媒体评论 专为新闻媒体和自媒体设计的智能评论工具 依托深度学习模型和专业知识库，结合社交媒 体大数据进行深度推理，为智能新媒体时代的 内容创作提供专业支持。 接入DeepSeek后的"元评"系统展现出惊人的内容生产力，生成深 度评论通过专业媒体盲测评审率提升至92%。系统现支持18类文 体智能创作，特别在时政评论、行业分析等需要深度思考的领域， 可自动生成包含数据论证、逻辑推演的专业级内容。某省级党媒接 入后，新媒体内容产能实现日均300篇到5000篇的跨越式增长。 社会问题深度评论 集采药品，本是惠民之举，通过以量换价，让百姓用上更便宜的药。但如今 部分临床医生反馈药效不稳定，公众也对其质量与疗效存疑，尤其是仿制药 能否替代原研药引发热议。这一现象值得我们深入思考。 从医生反馈来看，抗生素过敏、血压控制不佳等问题，直接影响患者治疗效 果和安全。虽然有真实世界研究表明仿制药与原研药等效，但临床实际感受 却与之相悖。这背后或许是因为研究与复杂的临床实践存在差异，又或是药 品质量监管存在漏洞。 公众的担忧也不无道理。药品关乎生命健康，价格降低固然好，但疗效不能 打折。仿制药要替代原研药，不仅要在一致性评价上达标，更要在实际使用 中让患者和医生放心。希望相关部门能重视这些问题，加强监管，用更多数 据和事实回应质疑，让集采药品真正成为惠民良药 。 深度评论下“集采药品暴露出来的质量问题”这件事儿 集采药品争议：惠民政策何以陷入“疗效罗生门”？ 药价降了，疗效却“打折”——这场围绕集采药品的信任危机，撕开了医疗改革中最敏感的神经。 低价≠低质，但质量容不得模糊空间。 集采政策初衷是击穿药价虚高壁垒，让患者用上“白菜价”的救命药。但部分仿制药与原研药之间若隐 若现的“疗效鸿沟”，暴露了政策执行中的致命软肋：一致性评价虽设门槛，但生物等效性试验无法 100%复刻真实临床场景，辅料工艺的细微差异可能引发疗效波动。更危险的是，某些企业为低价中 标，不惜在原料纯度、生产环节“抽条”，将集采变成劣币驱逐良币的竞速赛。 数据沉默比疗效争议更可怕。 当医生发现抗生素过敏率异常升高、降压药控制率下滑时，却鲜见权威部门及时介入溯源。药品不 良反应监测系统滞后，仿制药临床效果大数据缺失，导致争议始终在“个案感受”与“政策正确”间打转。 这种信息黑箱，既加剧了医患焦虑，又让集采沦为情绪宣泄的靶子。 破解困局需要刀刃向内的改革勇气。 1. 严控质量红线：将集采中标价与药品生产成本透明化挂钩，对恶意压价企业实施“一票否决”； 2. 升级评价体系：引入动态临床疗效追踪，建立仿制药疗效“数字画像”； 3.重建医患信任：向医生开放药品生产工艺关键数据，用科学证据替代“经验玄学”。 医疗改革不能陷入“降价-质疑-辩护”的死循环。当集采药品的每一粒药片都承载着生命的重量时，我 们需要的不仅是击穿价格的勇气，更要守住质量的尊严。 其他AI DeepSeek DeepSeek+视频制作：元镜 300部AI大片的诞生印证了"元镜"平台的创作实力。DeepSeek加 持后，平台对网络热梗的识别准确率提升至95%，剧情连贯性评分 达 词，系统即可自动生成包含分镜脚本、特效方案、背景音乐的完整 视频方案，某MCN机构使用后短视频爆款率提升3倍。 DeepSeek+视频制作：元镜 写个脚本，主要内容是：过年期间，吃喝玩乐很开心的小猫小狗的生活。包含：角 色设定；场景描述。字数在400字左右即可。 《萌宠过大年》 角色设定：小猫咪(调皮活泼)、小狗狗(憨厚可爱)、家庭成员 镜头：中景，轻微摇摄 场景一： 场景描述：温馨明亮的家庭客厅,阳光透过窗帘洒落,红色春联和喜庆装饰点缀整个空间,营造出 浓浓的节日氛围 场景二： 镜头： 场景描述：家人正在准备丰盛的年夜饭,小猫和小狗坐在厨房边,好奇地观察着各种美味佳肴的 制作过程。偶尔有食材掉落,两个小家伙立刻争先恐后地抢夺。 场景三： 年夜饭开始,小猫和小狗乖巧地坐在餐桌旁,等待主人投喂。餐桌上摆满了鱼、肉、饺子等美食, 两个小家伙眼睛闪烁着兴奋的光芒。 场景四： 除夕夜,家人们围坐在电视机前看春晚,小猫窝在主人怀里,小狗趴在地毯上,一起感受节日的温 馨氛围。当倒计时开始时,小狗兴奋地叫了起来。 《萌宠新春奇缘》动画短片脚本 【角色设定】 1. 汤圆（小猫）：白色长毛鸳鸯眼，脖系红围巾，性格活泼好动，总用尾巴卷着毛笔搞恶作剧 2. 年糕（小狗）：金毛犬戴虎头帽，尾巴系着铜钱结，憨厚贪吃但力气大，总叼着骨头造型的玩 具 【场景一：腊月廿八·小院贴福】 全景镜头：青瓦屋檐下挂着冰棱，贴着倒福的红灯笼随风摇晃 近景：汤圆叼着春联跃上竹梯，尾巴卷着糨糊刷子，在门框上歪歪扭扭贴出"岁岁平安"。年糕叼 着扫把经过，发现对联贴歪，后退两步汪呜抗议。汤圆故意把糨糊甩在年糕鼻尖，年糕追着尾巴 转圈，撞翻笸箩里的花生，红纸屑与坚果滚落满地。 【场景二：除夕夜·厨房奇遇】 移轴镜头：蒸汽氤氲的灶台摆着鱼形年糕和元宝饺子 特写：年糕偷扒八宝饭被烫到爪子，打翻糖罐。汤圆突然抛出缠着红毛线的山楂球，年糕兴奋追 逐时撞开橱柜，面粉袋轰然倾倒。两小只在雪白的面粉堆里探出头，汤圆用爪子拍出猫爪饺，年 糕用鼻子拱出骨头饺，案板上摆满奇形怪状的"战利品"。 其他AI DeepSeek 使用元镜制作的短视频 元镜智能视频创作 等级 特点 难度 概率 美感 凡品 使用简单的提示词 低 约90% （随手可得） 较好，满足较高视觉需求，适用日常 使用和快速创作 精品 需稍复杂的提示词，包括指 定的风格、细节和色彩搭配 中等 约9% （十里挑一） 显著提升，更协调细致，适合高质量 图像需求 优品 提示词较为复杂，涉及构图、 光影等艺术细节 较高 约% （百里挑一） 具备高级艺术感和创意表现，适合专 业水准需求 罕品 提示词要求更加复杂细致 高 约% （千里挑一） 独特且罕见，高艺术价值，适合追求 个性化用户 孤品 提示词极其复杂，且需要结 合深刻的艺术思维 极高 约<% （万里挑一） 超凡，独特艺术气质，强烈视觉冲击 力，AI艺术生成巅峰之作 AI艺术评价：概率进阶 匠心独运 三型创作：复合智能 共创平衡 强调逻辑和可控性，相同输入得一致结果， 确保作品符合预期。应用于设计、工程等 领域，具有稳定、精确和高效的优点。通 过明确的框架和规则，保证结构严谨，满 足商业需求和品牌一致性。 确定型创作 强调灵感和不可预测性，相同输入得 不同结果，体现随机性。常用于抽象 艺术、实验音乐等，激发灵感，打破 传统束缚。通过随机算法或互动反馈， 创造意外美感，适合个性表达和作品 唯一性。 非确定型创作 结合确定性和非确定性，兼具规则与 随机。利用确定性框架，引入非确定 性元素，作品核心一致且多样。应用 于交互媒体、生成艺术等。创作者与 AI互动，促进创意进化，平衡秩序与 创新，拓展艺术边界。 融合型创作 随着AI发展，融合创作将主导未来，人机协同实现创新与可控统一。AI不仅提供灵感，还能实现大规模内 容生成。规则与随机并存的模式将成主流，通过互动优化作品。教育、创意产业等领域将受其影响，推动 创作走向自适应生态，开启新一轮创作革命。 深度分析与未来趋势 在 服 装 设 计 垂 直 领 域 ， " 元 裳 " 平 台 展 现 出 惊 人 的 文 化 理 解 力 。 D e e p S e e k 对 东 方 美 学 元 素 的 解 析 能 力 ， 使 汉 服 纹 样 生 成 准 确 度 达 9 8 % ， 旗 袍 廓 形 创 新 方 案 同 比 增 长 2 0 0 % 某 知 名 国 潮 品 牌 借 助 平 台 ， 将 新 品 设 计 周 期 从 3 周 压 缩 至 7 2 小 时 ， 其 最 新 国 潮 系 列 产 品 电 商 预 售 量 预 计 可 突 破 1 0 万 件 。 DeepSeek+服装设计：元裳 在服装设计垂直领域，"元裳"平台展现出惊人的文化理解力。DeepSeek 对东方美学元素的解析能力，使汉服纹样生成准确度达98%，旗袍廓形创 新方案同比增长200% 某知名国潮品牌借助平台，将新品设计周期从3周压缩至72小时，其最新 国潮系列产品电商预售量预计可突破10万件。 服装设计创意 一位身着新中式新春喜庆女装的年轻女性，站在充满年味的传统中式庭院中，庭院 内张灯结彩，红灯笼高挂，福字张贴，地面有散落的鞭炮碎屑，烘托浓郁的新春氛 围。 服装整体以正红色为主色调，象征着喜庆与吉祥，面料带有细腻的金色暗纹，在阳 光下闪烁微光。立领设计，精致的盘扣从领口蜿蜒至胸前，盘扣造型为传统的如意 纹。领口和袖口处用金色丝线绣有吉祥的云纹图案，展现出精湛的工艺。 上衣为修身短款，搭配同色系的高腰半身长裙，裙摆至脚踝处，裙摆微微散开，形 成优美的弧度。裙子上有大面积的喜鹊登梅刺绣图案，色彩鲜艳，栩栩如生。袖口 和裙摆处均有精致的蕾丝花边装饰，增添了几分温婉与甜美。 腰间系一条宽腰带，材质为红色绸缎，带有金色的金属扣，上面刻有传统的吉祥图 案。衣服边缘采用撞色包边工艺，选用金色包边，与整体的红色形成鲜明对比，更 显华丽。 女性长发披肩，发型简约，搭配一对红色的玉石耳坠，手上戴着红色的丝绸手套， 脚上穿着一双红色的绣花平底鞋，鞋面上同样绣有精致的花卉图案。 帮我生成一段生成服装设计图的提示词，围绕新中式新春喜 庆女装展开。字数200以内。 DeepSeek 以故宫红为主色调，融合织锦缎与轻纱叠层，立领斜襟缀手工盘扣，肩部 采用渐变烫金云肩轮廓。衣身刺绣暗纹海浪托盛放牡丹，下摆创新性拼接 不对称百褶，行走时透出内衬香槟金竹叶提花。腰间以玉环串联红绳流苏， 袖口收窄搭配仿点翠掐丝袖扣。配套斗篷选用绛红色羊毛呢，内衬暗绣万 字纹，帽檐嵌一圈白狐毛。整体廓形保留旗袍收腰曲线，裙长改良至脚踝 以上，搭配珍珠扣饰玛丽珍鞋，传统缠枝纹转化为现代几何线条，营造端 庄不失灵动的节日氛围。 帮我生成一段生成服装设计图的提示词，围绕新中式新春喜 庆女装展开。字数200以内。 服装设计创意 DeepSeek DeepSeek+智能体 集成DeepSeek-R1后的智能体展现 出卓越的交互能力，通过增强逻辑 推理、情感分析及上下文理解，用 户满意度极大提升。现支持超20种 对话场景，特别在客户服务、技术 咨询等需要深度解析和快速响应的 领域，能够自动生成包含精准信息 匹配、逻辑推演的专业级回复。 模式融合与进化 • ReAct+P&S:强化决策行 • Reflexion+Self-D:深度认知 • LLMC+LATS:高效并行决策 • ...... • 多模态交互理解 • 跨场景推理决策 场景应用与突破 • 智能制造提质增效 • 医疗辅助决策支持 • 金融风控体系建设 • 提升预训练数据质量 • 优化提示词策略 • 增强工具调用能力 • 改进反馈机制 AI自动化工作流：模型驱动 高效执行 内 容 生 成 流 程 通过RPA自动化管理内容生成的各个环节，包括数据收 集、处理和内容发布，AIGC负责生成具体内容。这使 得整个流程高效、连贯，并减少了人为干预的需求，确 保内容及时更新和发布。 动 态 调 整 RPA实时收集用户互动数据，AIGC根据这些数据动态 调整生成内容，提高内容的相关性和用户满意度。 应 用 场 景 在个性化营销中，RPA和AIGC结合可以根据用户行为 生成定制化广告内容；在自动化客服中，系统可以实 时调整回复策略，提供精准服务。 将人工智能（AI）技术与自动化流程（RPA）相结合，借 助AI的智能决策、数据处理和分析能力，自动执行一系列 任务或操作，以达到高效、智能化的流程管理 01 拥有意图识别、逻辑推理、抽象总结的能 力，以适当的泛化能力生成相关内容 大模型：生成式AI 02 把电脑和手机上的有逻辑规则、重复性的工作交给 RPA软件机器人来执行 影刀RPA RPA：机器人流程自动化 AI（思考决策） RPA（动作执行） 全智能自动化机器人 基于DeepSeek的智能体 前两个都是对话类型 第一个主要是基于大模型来做问答，第二个可以接客 户专属的知识来做问答。 对话引导+变量 任务较为垂直，但是支持选择不同类型。例如翻译不 同语言，根据客户体重、年龄、体型等给出减重方案。 提供投资偏好，给出对应理财产品推荐。 问题分类+知识库 场景比较垂直，但是支持不同类型问题。例如： 我是电影《星际穿越》 AI 助手，有什么可以帮助你的？ [导演是谁] [剧情介绍] [票房分析] 智能体配置要点 DeepSeek 智能体配置要点 创建好的智能体可以对外分享，用户免登陆使用。配置到微信群、公众号、抖音自动回复、企业自有系统、企微、钉钉、飞书等办公系统。 智能体配置要点 给开发人员使用，接不同数据接口，自动完成多流程的任务。 知识库配置要点 支持手动、文本、表格三种数据录入类型 手动一般是个别增补的问题；文本一般是现成的文档、链接；表格（需要用固定模板）一般是现成的问答对。 知识库配置要点 知识库配置要点 知识库管理并非简单的上传，还应该注意以下几点 1、部门内部的人整理部门的数据，尽量不要跨部门整理。 2、尽量不使用简写，同一个名词尽量统一。 3、同一类型问题，尽量统一问答，或者放到统一内容模块。 4、excel不可以直接导入，需要摘录出问答对。 5、word或者pdf中如果有表格数据，尽量也转换为问答对。 6、文档中如果有公式，大模型可以检索到公式是什么，但是不能直接套公式回复 答案。 7、文档中如果有图片，在没有标注情况下，大模型也不能检索和返回。 零知识启动的普遍 性：借助AI提供的 信息检索、学习推 荐和初步创意生成 功能，任何人都可 以从“零知识”的 起点开始，轻松启 动创造过程。 零知识启动 高知识生产的效率 与规模：AI高效的 知识生产方式不仅 提高了生产速度， 还确保了知识的准 确性和可靠性，为 新知识的创造奠定 了坚实基础。 高知识生产 新知识创造的激发 与涌现：人类与AI 的协同工作激发了 新的创意灵感和思 维火花，通过跨界 融合、技术革新和 模式创新等方式， 不断推动知识边界 的拓展和深化。 新知识创造 元知识的提炼与引 领：人类可以借此 更有效地指导AI的 创造活动；元知识 也成为连接不同领 域和学科的桥梁， 促进了知识的交叉 融合和协同创新。 元知识形成 创造力跃迁：零知启动 高识生产 创造力跃迁在AI时代体现为从“零知识启动”到“高知识生产”，再到“新知识创造”，最终到 “元知识形成”的完整过程。 人类知识跃迁之路：AIGK ，AI For Science 关键机制 1.自触发学习: 自动识别知识空白并自我补 充。 2.知识裂变: 打破模态边界，放大差异生成 新知识。 3.复合强化: 综合分析多模态信息，生成深 层洞见。 核心概念 •AIGK: 人工智能生成知识，跨越“感知与 识别”到“认知与推理”。 •三大理论: ◦自组织生成理论（SOGT）: 动态交互 中重构知识结构。 ◦递归知识涌现（RKE）: 知识通过多轮 迭代深化扩展。 ◦多模态复合认知（MCC）: 跨模态融合， 生成新洞见。 人类知识跃迁之路：AIGK 关键理论 1.自组织生成理论（SOGT）： ◦数据生态与动态知识结构。 ◦知识裂变与复合强化。 2.递归知识涌现（RKE）： ◦多轮迭代生成知识。 ◦深度推理与动态学习。 3.多模态复合认知（MCC）： ◦跨模态知识融合。 ◦模态互补与高效推理。 应用前景 •科研：跨学科问题求解，提升理论 创新能力。 •医疗：多模态诊断与个性化治疗。 •金融：市场预测与风险评估。 •智慧城市：交通调度与城市治理。 《水浒传》：全新理论与知识发现雏形 十大创新理论 1.边缘正义场域理论 ◦梁山塑造另类秩序，弥合法律与草根伦理断层。 ◦启发：政治学与心理学的集体行为分析。 2.义气分子重构模型 ◦义气为动态网络，角色间“道义连结”如化学键。 ◦启发：团队协作与信任机制研究。 3.叛逆英雄谱系论 ◦梁山好汉隐喻社会反抗多样性路径。 ◦启发：社会运动与领袖角色分化研究。 4.聚义空间生成理论 ◦梁山为多维“心理生成空间”，催化情感归属与权 力重组。 ◦启发：城市规划与社会心理空间设计。 5.文学暴力阈值理论 ◦暴力叙述触及情感共鸣的“文学阈值”。 ◦启发：冲突设计与传媒叙事研究。 6.英雄伦理解构法则 ◦梁山英雄在权力争夺中内化伦理矛盾。 ◦启发：边缘群体的社会伦理分析。 7.江湖生态演化理论 ◦梁山江湖如生态系统，角色遵循“生存与演化”逻辑。 ◦启发：生态学与社会群体行为交叉研究。 8.大叙事转译假设 ◦《水浒传》转译社会矛盾的象征性文本。 ◦启发：语言哲学与符号学研究。 9.性别反叛隐喻模型 ◦女性角色隐喻性别秩序的反叛与吸纳。 ◦启发：女性主义与性别结构分析。 10.情义量化博弈理论 ◦梁山情义为博弈策略，揭示忠诚与背叛的理性计算。 ◦启发：行为科学与情感决策建模。 千百十一原则 核心框架：千百十一法则 •千: 初始广度，产生大量初始假设或理论。 •百: 讨论筛选，通过逻辑评估和AI模拟缩减方案。 •十: 实验优化，设计并动态调整实验，验证假设。 •一: 理论升华，从实验数据中提炼新现象、新规律，形 成循环系统。 AI 在各阶段的作用 1.千的阶段: ◦捕捉微弱相关性，生成非传统假设。 2.百的阶段: ◦加速文献检索，模拟实验结果，优化方案。 3.十的阶段: ◦实时监控实验，动态调整参数。 4.一的阶段: ◦数据反哺理论，形成理论与实验的螺旋式提升。 核心价值与挑战 •价值: ◦提高科学研究效率。 ◦实现理论与实验的动态交互。 •挑战: ◦AI 数据偏差与算法透明性问题。 ◦跨学科合作的协调与伦理影响。 未来展望 •跨学科合作: 整合多领域知识应对复杂问题。 •重新定义科学研究: 从观察者转变为规律创造者。 •AI 深度参与: 推动科学探索进入新范式。 渐进与跳跃：探索智能时代的解决路径 两种主要路径 1.渐进式智慧路径: ◦优化现有方法论，低风险、高效性。 ◦特点: •线性扩展: 细化已有知识。 •路径依赖: 依靠经验累积。 •闭环验证: 实践强化理论。 2.跳跃式智慧路径: ◦跨领域生成新知识，突破认知边界。 ◦特点: •不确定性驱动: 超越学科界限。 •模式自主探索: 显性化隐性知识。 •开放性创造: AI生成新假设。 •认知跃迁: AI从工具转向合作者。 双螺旋模型 •渐进与跳跃的协同: ◦渐进积累为跳跃提供平台。 ◦跳跃生成为渐进提供新起点。 •类比生态系统中物种共生关系： ◦协作使智能系统在模糊环境中持续演化。 未来学科划分：共生拓展 智启新程 人类如何驾驭人工智能/机器。 实现更高效、更和谐的协作， 提升人类的生活质量和社会效 率，提高生产效率 优化和提升人工智能的能力。 主要涉及AI的技术创新与发 展，涵盖基础理论、应用技 术以及未来可能的智能演进 人工智能科学 人机共生科学 • 人类增强技术：提升人类能力的研究。 • 人机交互设计：优化人与机器的互动。 • 情感计算研究：AI识别和表达情感。 • 社会共生理论：探索AI融入社会方式。 • 具身认知科学：研究身体对认知影响。 • 健康科技创新：技术促进健康与康复。 • 媒介共生学：AI在媒体中的应用。 • 机器学习算法：研究自我学习算法。 • 自然语言处理：AI理解和生成语言。 • 计算机视觉：AI解析图像和视频。 • 智能机器人学：开发智能机器人系统。 • 生成式AI技术：AI生成内容研究。 • 通用人工智能：探索全面智能系统。 • AI伦理安全：研究AI的伦理与安全。 DeepSeek使用渠道 OpenAPI接口 适用场景：集成DeepSeek模型到第三方应用（如聊天机器人、数据分析工具等）。 支持模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-Math等系列模型。 开源模型使用 部分模型（如DeepSeek-MoE）已在GitHub开源，支持本地部署。访问GitHub仓库获取模型权重及推理代码。 百度云： 硅基流动： l 官网页面或手机APP 直接访问对话页面与预训练模型交互，支持多轮对话、代码生成等。 本地化部署 DeepSeek-R1 系列（-671B)、DeepSeek-V3（参数量为 671B）、DeepSeek-Janus 系列（视觉相关多模态模 型）、DeepSeek-Coder 和 DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL（视觉-语言模型） DeepSeek 本地部署（基于Ollama）  Ollama环境搭建：进入Ollama官网 （），点击【Download】， 选择适合自己系统的版本 （Windows/mac/Linux），下载后点击安装， 等待安装完成即可。  选择要安装的模型：返回Ollama官网，点击右上 角的【Models】，再选择【deepseek-r1】，提 供多个参数版本，数字越大，模型参数越多，性 能越强，对显存要求越高，选中适合电脑配置的 版本，复制页面中显示的命令。  安装模型：打开电脑命令行，粘贴刚才复制的命 令，按下回车键后，系统会自动开始下载模型。  开始对话：下载完成后，即可使用离线 DeepSeek，可以直接在命令行里输入问题，与 模型开始互动。  安装Docker：进入官网（）， 下载并安装适用于系统的Docker桌面版，按步骤下载 安装即可，安装完成后需要重启电脑。  安装Open WebUI：进入Open-WebUI官网 （），点击【Get Open WebUI】，来到Open WebUI的代码页，下滑找到【If Ollama is on your computer, use this command】， 点击右边按钮复制这个指令，再次打开命令窗口，粘贴 复制的命令，安装Open WebUI即可。  运行Open WebUI：安装完成后，双击桌面上的 Docker图标启动Docker，再点击图片里框选的端口， 即可运行Open-WebUI，点击左上角，选择模型，即可 开始对话。 DeepSeek 本地部署（基于Ollama） DeepSeek 云部署（腾讯云应用）  前往 A8003 进入DeepSeek 的商品页面。  单击安装应用，进入安装页面（如未登录，会跳转至腾讯 云登录页面）。  选择可用区和云服务器类型（推荐选择 GPU 云服务器）， 单击下一步：确定资源。  在资源确认页面中，确认后续资源消耗清单，单击下一步： 安装应用，等待应用部署完成。  安装完成后，将自动跳至应用视图，单击右上角的打开应 用，即可打开 Web 界面。  打开应用后，进入 Web 界面的欢迎页，单击开始使用，创 建管理员账号，创建完成后，进入使用界面。 DeepSeek 云部署（阿里云PAI）  开通人工智能平台PAI：打开阿里云PAI页面 点立即开通，需要授权角色和开通服务， 根据提示点击授权和开通即可。  进入PAI控制台：开通完成之后，进入PAI的管理控制台： 点击左侧的“Model Gallery”，搜索“DeepSeek”，即可看到当前PAI支持的DeepSeek大模型版本，选择想要部署的 DeepSeek模型卡片。  一键部署DeepSeek模型：选择部署方式和部署资源后，即可一键部署服务，生成一个PAI-EAS服务。  使用推理服务：在PAI-Model Gallery > 任务管理 > 部署任务中单击已部署的服务名称，在服务详情页 面右上角单击查看WEB应用，即可通过ChatLLM WebUI进行实时交互。 DeepSeek行业应用与实践 智灵动力 李祖希