我們剛分享過北大肖睿團隊的兩份 DeepSeek “內(nèi)部秘籍”，除了 DeepSeek 的使用技巧，還對整個 AIGC 領域進行了簡單的介紹。
這不，清華的也拿出了他們的《AIGC 發(fā)展研究報告 3.0》，家友們正好可以借此機會對 AIGC 領域有一個全新的認識。
此外，北大這邊也拿出了一篇比較硬核的《DeepSeek-R1 及類強推理模型開發(fā)解讀》，讓我們看看 DeepSeek 真正的領先之處。
對了，這次給大家分享的 PDF 下載，是原汁原味的原版哦，網(wǎng)上有太多賣課者魔改的內(nèi)置其廣告版本。
一、AI 自動化的五個階段
這份《AIGC 發(fā)展研究報告 3.0》解讀時間截至 2024 年 12 月，內(nèi)容聚焦于 DeepSeek “以外的世界”。
至于近期的 DeepSeek-R1 及 Grok3 等最新進展，則要等一下他們 4.0 版本的報告了。
和自動駕駛類似，AI 自動化的道路上也有著 L1 到 L5 的說法，AI 將逐漸從單一領域的簡單任務執(zhí)行，發(fā)展為完全的自動化。
OpenAI 創(chuàng)始人奧爾特曼對于 AGI 通用人工智能五個階段的說法，基本也是類似的道理。
2022 年 ChatGPT 的出現(xiàn)，正是 AI 大模型由“特種模型”走向“通用基座”的重要節(jié)點。
而 OpenAI o1、DeepSeek R1、QwQ-Max 等 CoT 思維鏈模型，正好也說明 AI 正從“模仿者”走向“慢思考者”。
現(xiàn)在的 AI 大模型，正在由上面所提的 L3 向 L4 領域演進，它們已經(jīng)向我們展現(xiàn)了在某些任務上的高效與自主性，但仍然無法達到完全的通用智能和獨立學習的水平。
二、AI 創(chuàng)造力的躍遷
創(chuàng)造力躍遷在 AI 時代體現(xiàn)為從“零知識啟動”到“高知識生產(chǎn)”，再到“新知識創(chuàng)造”，最終到“元知識形成”的完整過程。
在文字、音樂、圖像甚至視頻創(chuàng)作的領域，我們都已經(jīng)能看到 AI 的創(chuàng)造力。
以文字創(chuàng)作為例，使用合適的提示詞來引導 AI 大模型，便能得到不錯的結(jié)果。
繪畫的本質(zhì)便是將藝術(shù)家腦中的構(gòu)思投射至現(xiàn)實世界。
AI 正好使得未經(jīng)過專業(yè)訓練的我們，也能通過繪畫來表達自己心中的想法。
三、席卷全行業(yè)的效率革命
隨著 AI 的發(fā)展，人機協(xié)同融合創(chuàng)作將逐漸主導未來。
目前，在諸多領域，AI 大模型已經(jīng)在展示出他們在效率上的提升潛力。
比如傳統(tǒng)的制衣流程中，AI 可以在前期的靈感構(gòu)思、調(diào)研企劃及設計繪圖環(huán)節(jié)節(jié)約大量的時間。
在醫(yī)療領域，一些專有的大模型也已經(jīng)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動分析、臨床知識點查詢、病例分析及多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的解析。
在教育領域，AI 更是在不同學科的各個領域，都有廣泛的施展空間。
這份文檔中還給出了 AIGC 在音樂創(chuàng)作、視頻制作、工業(yè)設計、代碼開發(fā)等多種領域的應用及潛力，等待家友們?nèi)グl(fā)現(xiàn)。
四、DeepSeek R1 開發(fā)解讀
來自北大的這份新寶典，則向我們展示了 DeepSeek-R1 這類強推理模型的開發(fā)解讀。
我們便可以了解到，為什么 AI 業(yè)內(nèi)都盛贊 DeepSeek 所帶來的方法創(chuàng)新，也能搞明白為什么官方會提供 DeepSeek-R1 和 DeepSeek R1 Zero 兩個版本的模型。
DeepSeek-R1 Zero 完全放棄了 SFT 監(jiān)督微調(diào)，純靠 RL 強化學習的方法進行訓練。
跳過了 SFT 的階段采用純強化學習的方法，也就讓大模型擺脫了對于大規(guī)模人工標注數(shù)據(jù)的依賴，訓練成本大大降低。
想要對 DeepSeek-R1、強化學習、蒸餾等概念有進一步了解，但是又覺得自己啃論文太困難的家友，就可以來看一下這篇較為硬核的解讀。
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