今天分享的是：浙江大学（朱强）：2025年『DeepSeek』技术溯源及前沿探索报告
报告共计：50页
本文是浙江大学朱强关于『DeepSeek』技术溯源及前沿探索的报告，主要围绕语言模型、Transformer、ChatGPT、『DeepSeek』和新一代智能体展开，介绍了『大语言模型』的发展历程、技术原理和应用前景。
1. 语言模型：语言模型旨在计算词序列是一句话的概率，其基本任务是让计算机理解人类语言，如通过One-hot Encoding、Word Embedding等编码方式实现。技术演化经历了基于统计的N-gram、基于神经网络的LSTM/GRU，再到Transformer。
2. Transformer：2017年提出，其创新的自注意力机制支持并行计算和全局上下文理解，多头注意力能捕捉复杂语义关系，前馈网络、位置编码和层归一化解决了传统模型的局限，成为大模型的技术基座。基于Transformer的大模型通过自监督学习算法，利用海量数据进行预训练。
3. ChatGPT：基于GPT-3.5，通过人类反馈的强化学习进行训练，实现了从语言模型到实用产品的转变，具备翔实回应、拒绝不当问题等能力。GPT-4、GPT-4o等多模态模型进一步拓展了语言模型的能力边界，在逻辑推理、多模态交互等方面表现出色。
4. 『DeepSeek』：通过系统级协同工程创新，打破『大语言模型』对大算力的依赖。其V3基座模型采用混合专家模型，运用多头潜在注意力机制等优化手段，提升训练效率并降低显存占用。R1系列模型通过强化学习和知识蒸馏，提升推理能力，缩小了开源与闭源模型的差距。
5. 新一代智能体：由Agent和LLM组成，LLM作为智能体的大脑负责逻辑推理，智能体具备任务规划、工具使用和记忆等能力。以“时空型GPT”为决策大脑的多智能体协同系统，可实现时空智能的自主化服务。
『大语言模型』从基础技术发展到实际应用，再到与智能体的结合，展现出强大的发展潜力，而『DeepSeek』在提升模型效率和推动开源发展方面具有重要意义，有望为通用人工智能的发展开辟新路径。
以下为报告节选内容
