北京大学DeepSeek与AIGC应用，北大DeepSeek使用手册（附原版PPT下载）

近年来，人工智能技术飞速发展，尤其是大模型和生成式AI（AIGC）的突破，正在重塑各行各业的生产方式与创新路径。

北京大学联合DeepSeek团队推出的内部研讨教程《DeepSeek与AIGC应用》，以通俗易懂的方式系统解读了AI技术的核心进展，重点聚焦于推理大模型DeepSeek-R1和生成式AI的行业应用。

（点击下载北京大学DeepSeek私有化部署和一体机PPT）

本文将梳理这份教程的核心内容，提炼其核心思想，并分析其在技术普及与应用指导方面的独特价值。

一、教程整体脉络：从技术原理到行业实践

这份教程以“技术深度”与“实用指导”为双主线，分为四大模块：

1. DeepSeek-R1详解

2. 介绍模型的定位、技术优势、工作原理及行业影响，突出其在推理任务中的突破性表现。

3. AIGC的概念与应用

4. 解析生成式AI的定义、发展历程，并通过电商、传媒、教育等行业的案例，展示AIGC如何降本增效、激发创新。

5. AIGC的能力揭秘

6. 深入技术底层，以GPT-4和Stable Diffusion为例，拆解文本与图像生成的核心机制。

7. 如何选择AIGC工具

8. 提供工具分类与评测方法，帮助用户根据需求科学选择模型，并提升使用效率。

教程的编排逻辑清晰，从基础概念到技术原理，最终落脚于实践应用，既适合AI初学者入门，也为从业者提供了技术选型的参考框架。

二、核心要义：DeepSeek-R1的推理革命

1. 低成本与开源策略：打破行业垄断

DeepSeek-R1的最大亮点在于其“高性价比”。相比OpenAI等硅谷巨头的模型动辄数亿美元的训练成本，DeepSeek-R1仅耗资360万美元，且完全开源。这一策略显著降低了中小企业的技术接入门槛，推动AI从“资本游戏”转向“普惠工具”。例如，其API定价仅为行业均价的1/10，使得教育机构、科研团队能以低成本部署复杂推理任务。

2. 理科能力突出：数学与编程的“解题高手”

与传统生成模型（如GPT-4）不同，DeepSeek-R1专注于复杂逻辑推理。在数学竞赛题（AIME 2024）、编程任务（HumanEval）等场景中，其准确率超过GPT-4o，甚至媲美Claude 3.5 Sonnet。这一特性使其在以下领域具有独特价值：

• 教育：辅助学生拆解多步骤数学难题，展示完整推理过程；

• 科研：协助实验设计、数据分析与论文逻辑梳理；

• 开发：生成高质量代码，优化算法设计。

3. 技术原理：慢思考与自我进化

DeepSeek-R1的核心技术包括：

• 思维链（Chain of Thought）：模拟人类逐步推理的“慢思考”模式，输出中间步骤而非直接答案；

• 强化学习：通过自我探索优化模型性能；

• 模型蒸馏：在缩小模型体积的同时保留核心能力。

• 这些技术使其在需要深度分析的场景中表现卓越，但也带来响应速度较慢的局限，更适合专业用户而非大众消费者。