中山大学：《从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用》

近年来，人工智能领域的大模型技术取得了突破性进展，从理论研究到产业应用均展现出巨大潜力。中山大学举办的《从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与DeepSeek创新应用》专题报告，系统梳理了大模型的发展历程、关键技术突破及行业应用前景，并重点探讨了DeepSeek等国产大模型在技术创新与场景落地方面的实践成果。

一、大模型的技术演进与发展图谱

报告首先回顾了大模型的技术发展脉络，从早期的统计语言模型到如今的千亿级参数大模型（如GPT-4、DeepSeek-MoE等），人工智能在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态学习等领域实现了质的飞跃。中山大学研究团队指出，大模型的核心突破在于三个方面：

1. 算力与架构优化：Transformer结构的广泛应用、混合专家模型（MoE）的引入，以及分布式训练技术的成熟，使得模型规模呈指数级增长。

2. 数据与训练方法：高质量数据集的构建、自监督学习与强化学习结合（如RLHF），大幅提升了大模型的泛化能力。

3. 开源生态与工具链：Hugging Face、DeepSeek-LLM等开源社区的贡献，降低了技术门槛，推动行业协同创新。

二、DeepSeek的创新探索与技术优势

作为国产大模型的代表之一，DeepSeek在模型架构优化和行业应用方面展现出独特优势。报告重点分析了DeepSeek-MoE的高效训练策略，该模型通过动态路由机制，在保证性能的同时显著降低计