【厦门大学】DeepSeek大模型赋能高校教学和科研

厦门大学大数据教学团队近日发布了《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》报告。这份报告深入探讨了人工智能大模型在高校教学和科研领域的应用前景，分析了大模型技术如何助力教育创新和科研突破。报告中不仅详细介绍了人工智能发展简史、人工智能思维、大模型的前沿技术，还涵盖了高校本地部署DeepSeek大模型的实践案例和AIGC应用与实践，提供了基于大模型的智能体在教学和科研中的多样化解决方案。这份报告是一份内容丰富、见解深刻的行业研究报告，对于理解大模型在教育领域的应用具有重要的参考价值。

在人工智能飞速发展的今天，大模型技术已经成为推动教育和科研进步的重要力量。《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》这份报告，为我们揭示了大模型在高等教育领域的广泛应用和深远影响。

大模型，简单来说，就是参数众多、能力强大的人工智能模型。它们能处理和生成多种类型的数据，比如文本、图像和视频。比如，OpenAI的GPT-3模型参数高达1750亿，而GPT-4更是达到了1.8万亿。这些大模型不仅参数多，学习能力强，而且泛化能力出色，能在多种任务中表现出色。

大模型的应用非常广泛，特别是在高校中，它们正改变着教学和科研的面貌。在教学上，大模型能作为AI助教，提供24小时智能答疑服务，准确率高达92%。它们还能智能出题、批改试卷，甚至生成教案和课件，大大提高了教学效率。

在科研领域，大模型更是发挥了巨大的作用。它们可以帮助科研人员在文献检索、数据分析和实验设计等方面提升效率。比如，DeepSeek模型就能快速根据关键词检索相关文献，并提供高质量的文献结果。它还能为用户提供智能化的实验设计建议，帮助科研人员减少设计上的误差。

但大模型的运用也存在挑战。比如，大模型可能会一本正经地“胡说八道”，虚构出不存在的材料。因此，使用AI工具自动生成的内容，是可以被AI检测工具识别出来的。所以，我们不能完全依赖AI，还需要人的判断和审核。

尽管如此，大模型在教育领域的潜力是巨大的。它们不仅能提高教学效率，还能促进个性化教育。比如，AI可以分析学生的知识图谱，动态推送个性化学习路径。这种个性化的学习方式，能更好地满足学生的学习需求，提高学习效果。

大模型也推动了跨学科培养。AI可以自动生成交叉学科课程大纲，比如“量子计算+金融工程”融合课程。这种跨学科的培养方式，能拓宽学生的知识视野，培养复合型人才。

此外，大模型还促进了全球同步课堂的实现。实时翻译系统支持50+语种跨国直播授课，让不同国家的学生能同上一堂课，享受全球优质教育资源。

总的来说，大模型技术正在深刻改变高校的教学和科研。它们提高了教学效率，促进了个性化和跨学科教育，也推动了全球教育的共享。但同时，我们也要警惕AI的局限性，不能完全依赖AI，还需要人的判断和审核。未来，大模型技术将更加广泛地应用于高校教学和科研，推动教育的创新和发展。

这篇文章的灵感来自于《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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