该文档围绕大模型展开，全面探讨其发展现状、趋势、应用场景及DeepSeek的创新应用与赋能个人发展的方式。
- 大纲
- 人工智能大模型发展现状：介绍人工智能定义、分类及发展背景，以DeepSeek为例阐述其热潮，包括版本发布、云服务厂商接入、在多行业及政务领域的应用，以及核心价值、模型演化路径。
- DeepSeek破圈后的大模型发展趋势：探讨从摩尔定律到知识密度提升、由数据飞轮向智慧飞轮升级、Test-time scaling law、高质量数据的重要性、通用与垂域大模型协同发展、本地部署小模型成为主流等趋势。
- 大模型重点应用场景：涵盖与现实世界交互（端侧大模型、具身智能、医疗大模型）和与数字世界交互（智能客服与虚拟助手、智慧催收、精准营销等金融领域应用、内容创作与媒体生成、智能体），并介绍应用落地的途径与预期。
- DeepSeek能力赋能个人发展：介绍DeepSeek使用途径，如网页端和手机端；提示词技巧；在文本读写、公文写作、文档阅读、知识搜索、论文写作等多方面的应用；以及与多种工具结合的实操案例、与AI协作的方法。
- 中心思想：大模型发展迅速，在多领域广泛应用且前景广阔。DeepSeek作为其中的典型代表，通过技术创新实现模型能力提升，在诸多行业和场景发挥重要作用，为大模型发展趋势提供例证。同时，DeepSeek为个人在学习、工作和生活各方面提供强大助力，人们应掌握其使用技巧，有效利用大模型技术提升自身能力，推动各领域发展 。
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通过网盘分享的文件：中山大学.01-从技术突破到场景落地大模型发展图谱-2503-96P.pdf
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