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深度解读DeepSeek：原理与效应

2025-03-05熊德意天津大学见***

AI智能总结

生成式AI发展路线图

生成式AI发展历程

1945年：达特茅斯会议，AI诞生。
1950年：图灵测试提出。
1956年：图灵测试首次实施。
1966年：ELIZA出现，早期聊天机器人。
2014年：Attention机制提出，数据依存关系建模开始。
2017年：Transformer架构提出，统一数据生成框架。
2020年：GPT-3发布，Scaling Laws确立，数据学习与生成扩展法则形成。
2022年：ChatGPT发布，RLHF技术实现生成与人类价值对齐。
2024年：o1/R1技术出现，生成式求解问题（推理）成为新方向。

关键技术节点

Attention：2014年提出，用于建模数据依存关系。
Transformer：2017年提出，成为数据生成的统一架构。
Scaling Laws：2020年确立，数据学习与生成的扩展法则。
RLHF：2022年提出，生成与人类价值对齐的数据。
o1/R1：2024年提出，生成复杂问题的答案（推理）。

发展阶段

1974-1980年：AI寒冬I，专家系统兴起。
1980-1987年：AI寒冬II。
1990-2000年：统计方法主导。
2006年至今：神经网络重新兴起，生成式AI成为热点。

核心观点

生成式AI通过模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）。
关键技术包括Attention、Transformer、Scaling Laws、RLHF和o1/R1。
生成式AI经历了多次发展浪潮和寒冬，目前进入推理生成的新阶段。

TheNaturalLanguageProcessingLaboratoryatTianjinUniversity 深度解读DeepSeek：原理与效应熊德意天津大学dyxiong@tju.edu.cnhttps://dyxiong.github.iohttps://tjunlp-lab.github.io 伏羲传语报告目录大语言模型发展路线图 01 DeepSeekV2-V3/R1技术原理 02 DeepSeek效应 03 未来展望 04 生成式AI：2014——2024 生成式AI：使用生成式模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）oAttention：数据依存关系建模 oTransformer：数据生成的统一架构oScalingLaws：数据学习、生成的扩展法则oRLHF：生成与人类价值对齐的数据oo1/R1：生成式求解问题——生成问题求解的过程和答案（推理）生成式AI：2014——2024 生成式AI：使用生成式模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）oAttention：数据依存关系建模 oTransformer：数据生成的统一架构oScalingLaws：数据学习、生成的扩展法则oRLHF：生成与人类价值对齐的数据oo1/R1：生成式求解问题——生成复杂问题的答案（推理）生成式AI：2014——2024 生成式AI：使用生成式模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）oAttention：数据依存关系建模 oTransformer：数据生成的统一架构oScalingLaws：数据学习、生成的扩展法则oRLHF：生成与人类价值对齐的数据oo1/R1：生成式求解问题——生成复杂问题的答案（推理）生成式AI：2014——2024 生成式AI：使用生成式模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）oAttention：数据依存关系建模 oTransformer：数据生成的统一架构oScalingLaws：数据学习、生成的扩展法则oRLHF：生成与人类价值对齐的数据oo1/R1：生成式求解问题——生成复杂问题的答案（推理）

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