隨著2025年的到來,AI技術已深入社會各個層面,引領著前所未有的變革。在這場技術浪潮中,DeepSeek作為一顆耀眼的新星,不僅喚醒了國人對AI的重新認識,更如同一條鲇魚,激活了國內科技企業的創新活力。在AI技術突破與產業智能化轉型的交匯點上,DeepSeek正以其獨特的創新力和實踐成果,向世界展示中國AI領域的加速度。
近日,由騰訊云TVP主辦的“TVP AI創變研討會——DeepSeek探技術創新與未來風向”在上海成功舉辦。此次活動匯聚了NLP、知識圖譜、AIOps、AI辦公應用等領域的頂尖學者和企業高管,通過主題演講和模擬路演,共同探討DeepSeek等生成式AI技術的落地應用與未來發展趨勢。
活動由vivo高級專家、騰訊云TVP邵浩主持。他介紹,DeepSeek在過去三個月內以驚人的速度發展,代碼提交增速達到每周240%,吸引了眾多企業接入,其技術迭代正迅速轉化為生產力提升。邵浩表示,此次研討會旨在匯聚各方智慧,探討DeepSeek在AGI技術突破與產業智能化轉型中的落地場景,以及AI浪潮對行業的長遠影響。
騰訊云TVP王文廣發表了題為《DeepSeek開始的中國式全球化機遇》的演講。他指出,DeepSeek通過算法、模型架構、數據和計算機工程的垂直整合創新,驗證了“極致優化現有技術鏈”的可行路徑。其開源策略不僅打破了技術黑箱,還推動了全球生態的建立,使國產大模型躋身全球頂尖行列,為中國帶來了全球化的新機遇。
在算法創新方面,DeepSeek提出了R1-ZERO強化學習算法,將圍棋AI Alphago Zero的純強化學習機制應用于大語言模型領域,通過設計GRPO實現推理過程的獎勵機制,將復雜推理任務分解為可量化的多步決策過程,持續優化推理路徑選擇。這使得DeepSeek-R1在復雜推理任務中表現出色,尤其在數學問題求解方面,成為首個具備國際競爭力的大模型。
模型架構上,DeepSeek結合了多頭潛在注意力(MLA)技術和混合專家(MoE)框架,采用微型專家網絡,通過動態路由激活機制大幅降低激活參數量,僅為模型參數的1/18,從而在同等算力下獲得更高吞吐量,降低推理成本。同時,DeepSeek首創專家參數共享方案,提升了通用知識復用效率。
在工程實踐上,DeepSeek開發了FlashMLA框架優化專家網絡并行計算,結合GEMM算子重構提升了2.7倍性能,采用DualPipe雙流水線加速訓練吞吐,并構建了自動化數據合成管道,解決了數據碎片化、標注成本高的問題,支撐了DeepSeek-R1版本低成本強復雜推理能力的突破。
同濟大學特聘研究員、博導、騰訊云TVP王昊奮帶來了《Agentic RAG時代:DeepSeek引領推理模型升級下的知識檢索增強》的主題演講。他介紹了RAG(檢索增強生成)作為大模型落地的核心手段,從樸素RAG到模塊化RAG的演進過程。DeepSeek通過推理專用模型,克服了模型幻覺、信息時效性不足等挑戰,為Agentic RAG提供了關鍵基座能力。
王昊奮還提出了推理模型與RAG的三重協同優化方法論,包括推理主體分層、檢索策略動態化和知識原子化重構。他通過金融和醫療場景的例子,說明了推理模型與RAG的結合,使大模型更加勝任復雜的真實場景。
騰訊云顧問產品總監劉慶興在演講中介紹了騰訊云顧問平臺如何基于DeepSeek構建“智能體協同治理”體系,推動云上治理從規則驅動向AI原生演進。他提到,隨著DeepSeek等AI大模型技術的發展,云顧問平臺迎來了“AI原生”大升級,以大模型的強大推理能力解決了傳統運維無法解決的復雜場景問題。
金山辦公高級產品總監趙九州分享了基于DeepSeek的WPS AI辦公應用實踐。他介紹,金山辦公通過“大模型生成+工程化函數調用+場景化應用切片”的應用路徑,將DeepSeek能力與辦公工具深度耦合,驗證了Agent框架在復雜任務調度、格式保留等場景的技術可行性。趙九州還強調了AI辦公應用需以用戶體驗為錨點,通過工程化能力彌補大模型短板,實現技術價值與商業價值的閉環。
在分組討論和模擬路演環節,與會者針對DeepSeek的多個熱點話題展開了激烈辯論,并就看好的應用場景進行了模擬路演。話題包括DeepSeek是否會加速人才流動還是形成大廠壟斷,以及企業是否應考慮建設AI中臺等。項目路演涵蓋了教育、寺廟文化、數據庫和軟件智能化等多個領域,展示了DeepSeek技術成果轉化為生產力的不同可能性。
活動的最后,邵浩總結道:“DeepSeek的成功源于技術理想主義者對邊界的無畏突破,以科技重塑世界的信念。在TVP AI創變研討會的牽引下,與會嘉賓們無論來自大廠還是創業公司,只要堅守對AI技術的理想與熱忱,持續探索創新,必將創造更美好的未來。”
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