该文档是浙江大学肖俊在“浙江大学DeepSeek系列专题线上公开课（第二季）”的讲稿，围绕大模型、智能体及复杂AI应用系统构建展开，以产业大脑为例阐述相关技术发展、应用及意义。
- 大纲
- 大模型推理能力快速提升：回顾大模型发展历程，从早期技术积累到ChatGPT出现及GPT 3.5的三阶段训练技术；对比AI 1.0和AI 2.0时代，展示大模型能力增长但早期推理存在短板；介绍OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等模型在推理能力上的突破。
- 推理模型和思维链(CoT)：阐述推理大模型通过多种技术提升推理能力，如OpenAI o1/o3、Gemini 2.0 Flash Thinking等模型的推理特点；解释思维链概念，以生活和学术问题为例说明其作用，介绍DeepSeek-R1展示思维链及低成本实现推理模型的方法。
- 智能体(AI Agent)是什么：通过与ChatGPT互动引出智能体概念，指出大语言模型局限性，介绍智能体构成；以撰写调研报告和自动发邮件为例说明智能体工作流程；介绍Agent System五层基石理论和HuggingGPT大小模型协作模式及影响力。
- 四链融合产业大脑案例：分析产业发展面临的国家战略和社会需求，指出产业竞争问题及AI融合的重要性；介绍产业网链大模型，包括训练过程、数据资源和服务框架；列举多个产业大脑应用实例展示其特色与创新。
- 总结：总结新一代大模型推理能力增强、低成本训练模型的可行性、智能体构建复杂AI应用系统的能力，探讨“推理大模型 + 知识图谱(知识库) + 智能体”成为未来AI系统开发范式的可能性。
- 中心思想：本次分享聚焦大模型、智能体到复杂AI应用系统构建，深入探讨大模型推理能力的演进，剖析思维链在提升推理效果中的关键作用，阐释智能体如何拓展大模型应用边界，实现复杂任务。以产业大脑为核心案例，揭示AI技术在产业领域的创新应用及对产业决策、发展的重要支撑作用。整体旨在展示AI技术的发展脉络与应用潜力，启发对未来AI系统开发范式的思考，强调其在推动产业创新、解决实际问题方面的重要价值 。
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