智能时代的全面到来和人机协作的新常态

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相关话题： #DeepSeek #北京大学

1. DeepSeek 智能时代的全面到来和人机协作的新常态孙凌云教授计算机科学与技术学院 2025年2月

2. 一、智能演变二、人机协作三、产业现状四、教育成长

3. GPT训练数据规模史无前例维基百科从 2018 年的 GPT-1 到 2020 年的 GPT-3， GPT-1 模型预训练数据量从 4.6GB 增加到了 45TB GPT-2 45TB 相当于三千万本《西游记》 GPT-3 主要模型数据集包括： - 维基百科数据集（庞大的客观知识） - 书籍（故事讲述能力与反应） - 杂志期刊（语言生成的严谨） - Github代码等其他数据（逻辑推理）书籍杂志期刊 Reddit 链接 Common Craw l 其他数据 4.6 总计 4.6 40 40 11.4 21 101 50 570 753 The Pile v1 6 118 244 63 227 Megatron- 11B 11.4 4.6 38 107 MT-NLG 6.4 118 77 63 983 127 1374 Gopher 12.5 2100 164.4 3450 4823 10550 167 825 161 表：主要数据集大小汇总，以GB为单位。公开的数据集以粗体表示，确定的数据以斜体表示。Common Crawl数据集过滤之前为45T 来源： OpenAI团队，Language Models are Few-Shot Learners， https://arxiv.org/abs/2005.14165 ，2022年7月22日 3

4. 对比维度发布时间训练数据量参数量训练成本激活参数量主要数据类型官方来源 GPT-3 DeepSeek-V3 2020年6月 2024年12月 3000亿token 14.8万亿token 175B（密集架构） 671B（MoE架构） $12M $5.57M 175B（全激活） 37B（5.5%激活率）通用互联网文本（含代码/数学）强化代码/数学的高质量数据 OpenAI技术论文 HuggingFace模型卡由AI （DeepSeek R1）搜集并整理，经人工检查 4

6. 大模型带来大知识全体人类知识空间多媒体知识空间大模型知识空间个体知识空间观点来自：北京大学黄铁军教授 . 2023年3月31日

7. 三体人如何学习地球知识？

8. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器拯救派

9. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器拯救派地球文明信息探测器搜集数据集人类反馈实现对齐原始数据、无目标性精准观察、查漏补缺动态反馈、价值博弈

10. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器拯救派地球文明信息探测器搜集数据集人类反馈实现对齐原始数据、无目标性精准观察、查漏补缺动态反馈、价值博弈原始数据基建定向能力强化价值观校准

11. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器拯救派预训练监督微调人类反馈强化学习 Pre-training Supervised Fine-Tuning Reinforcement learning (SFT) human feedback (RLHF) 参考 GPT Assistant Training Pipeline Andrej Karpathy. How to train your (Chat)GPT Assistant - An emerging recipe, 2023年5月25日

12. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器 + 拯救派基础模型强化学习 DeepSeek-V3-Base Reinforcement learning / GRPO DeepSeek-R1-Zero的训练过程结合准确性奖励（数学、编程等任务的可验证结果）和格式奖励（强制输出结构化标签），通过GRPO算法优化模型 https://huggingface.co/papers/2501.12948 2025年1月22日

13. 三体人如何学习地球知识？电磁波探测器 + 拯救派基础模型强化学习 DeepSeek-V3-Base Reinforcement learning / GRPO 数学题自动判分 / 编程题实战演练 / 阶梯进化 DeepSeek-R1-Zero的训练过程结合准确性奖励（数学、编程等任务的可验证结果）和格式奖励（强制输出结构化标签），通过GRPO算法优化模型 https://huggingface.co/papers/2501.12948 2025年1月22日

14. 强制输出过程 <think> </think> 标签内是推理过程 <answer> </answer> 是最终内容为强制思考，模型第一个输出单词必定为<think> A conversation between User and Assistant. The user asks a question, and the Assistant solves it. The assistant first thinks about the reasoning process in the mind and then provides the user with the answer. The reasoning process and answer are enclosed within <think> </think> and <answer> </answer> tags, respectively, i.e., <think> reasoning process here </think> <answer> answer here </answer>. 这是用户和助手之间的对话。用户提出一个问题，助手解决它。助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在 <思考></ 思考 > 和 < 回答 ></ 回答 > 标签中。即： < 思考 > 推理过程在这里 </ 思考 > < 回答 > 在这里回答 </ 回答 > https://huggingface.co/papers/2501.12948 2025年1月22日 14

15. Aha moment 顿悟时刻人类长期思考后的灵感闪现强化学习中的奖励信号引导 DeepSeek-R1-Zero的训练过程结合准确性奖励（数学、编程等任务的可验证结果）和格式奖励（强制输出结构化标签），通过GRPO强化学习策略后训练V3模型 https://huggingface.co/papers/2501.12948 2025年1月22日

16. Aha moment 顿悟时刻人类长期思考后的灵感闪现强化学习中的奖励信号引导 DeepSeek-R1-Zero的训练过程结合准确性奖励（数学、编程等任务的可验证结果）和格式奖励（强制输出结构化标签），通过GRPO强化学习策略后训练V3模型 https://huggingface.co/papers/2501.12948 2025年1月22日

17. 求是小学组织去距离90公里的博物馆春游，全班同学8:00从学校坐大巴车出发。班主任老师因为有事情，8:10自己自驾小车以大巴车快1/3的速度追赶，结果比大巴车提前20分钟到。问：（1）大巴和小车的速度各是多少？（2）班主任老师追上大巴的地点距离博物馆还有多远？

18. 求是小学组织去距离90公里的博物馆春游，全班同学8:00从学校坐大巴车出发。班主任老师因为有事情，8:10自己自驾小车以大巴车快1/3的速度追赶，结果比大巴车提前20分钟到。问：（1）大巴和小车的速度各是多少？（2）班主任老师追上大巴的地点距离博物馆还有多远？

19. 求是小学组织去距离90公里的博物馆春游，全班同学8:00从学校坐大巴车出发。班主任老师因为有事情，8:10自己自驾小车以大巴车快1/3的速度追赶，结果比大巴车提前20分钟到。问：（1）大巴和小车的速度各是多少？（2）班主任老师追上大巴的地点距离博物馆还有多远？ 19

20. 解题步骤更重要思维链（Chain of Thought，CoT） - 通过模拟人类逐步推理过程来提升人工智能模型复杂任务处理能力的技术 - 核心是将问题拆解为多个中间步骤，引导模型生成逻辑链条，从而增强推理的准确性和可解释性基本原理 - 分布推理：思维链通过将复杂问题分解为更小的子问题，逐步构建答案 - 显示中间过程：与传统直接输出答案的方式不同，CoT要求模型引入推导过程来源：https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts 20

21. DeepSeek R1 首个将思维链显式展示的开源模型 21

22. 对比维度白盒派黑箱派强制展示推理过程链支持步骤回溯 DeepSeek V3 IBM Explainable AI 仅输出最终结果决策过程不可见 OpenAI GPT o1 Meta Llama 3 - 错误可追溯 - 合规性强 - 调试效率高 - 推理延迟增加 - 部分复杂任务表现受限 - 计算效率高 - 商业保密性强 - 处理开放性任务更灵活 - 存在"聪明汉斯"效应（正确结论错误归因） - 合规成本高（欧盟AI法案罚款风险）关键技术链式思维提示（Chain-of-Thought）动态置信度标注黑盒优化隐式知识蒸馏适用场景教育、医疗诊断、金融风控创意生成、游戏NPC、舆情分析伦理风险过度透明可能导致模型被逆向工程决策偏见难追溯（如招聘AI的性别倾向性）核心特征典型代表优势缺陷表格内容由AI生成，使用DeepSeek R1自动整理

23. 马斯克发布的大模型 2月18日正式发布 - 通过X平台直播 - 展示火星轨道计算、游戏开发等实际应用场景 - 计算能力为Grok 2的10倍 - 展示深度搜索 2月20日：开放免费试用（至服务器超负荷为止） https://x.ai/blog/grok-3 23

24. xAI 的定制超级计算机世界最大的AI训练集群之一第一阶段：仅 122 天内完成，部署了 100,000 个 H100 GPU 在第二阶段：在另外 92 天内将计算能力翻倍。允许持续训练，这意味着 Grok 3 在更多用户与其互动时仍在实时改进来源：https://x.com/xai/status/1891699715298730482 2025年2月18日 24

25. Grok 3 (xAI) 对比维度 DeepSeek V3 (DeepSeek) 参考资料算力路线 20万H100 GPU集群 2000颗H800 GPU xAI发布会, DeepSeek白皮书训练成本估算2.1亿 / 5亿美元，含基础设施 558万美元（单次训练成本） Axios成本报告技术特性 2.7万亿参数 671B参数动态架构通过Think Mode分解问题采用MoE架构（如火星轨道计算调用9个子模型协同）仅激活少量参数完成同类任务 xAI技术文档, DeepSeek-V3技术表数学推理 AIME 52% AIME 39.2% xAI基准测试, DeepSeek-V3数据表代码生成 LiveCodeBench 57% LiveCodeBench 40.5% Radargit性能对比训练能耗相当于30万户家庭年用电相当于于3000户家庭年用电 xAI发布会实录推理成本 $0.015/次 $0.0018/次 Radargit成本对比生态策略封闭生态 X平台，但提供实时数据接口开源策略允许开发者定制思维链展示规则 Radargit行业分析使用DeepSeek R1自动整理，含第三方估计数据 25

26. 对比维度典型产品侧重点核心特点典型应用非推理模型 Non-reasoning Models 推理模型 Reasoning Models DeepSeek-V3 DeepSeek-R1 GPT1-4全系列 / Meta LlaMA3 / Gemini GPT-o1 / 通义千问QwQ-32B / 天工Skywork o1 / 讯飞 Pro / Grok 2 星火X1/ Gemini Ultra / Grok 3 - 语言模式匹配与统计规律学习 - 复杂逻辑分析与多步骤推理 - 上下文连贯性与生成流畅度 - 符号化规则与结构化思维链构建 - 大规模数据泛化 - 逻辑验证准确性 - 基于Transformer的并行化生成 - 思维链（CoT）、思维树（ToT）等技术增强 - 端到端模式识别 - 原子推理模块组合（如批判性思维、逐步推导） - 依赖提示工程提升表现 - 需强化学习优化推理路径 - 开放域对话（客服机器人） - 数学定理证明（如代数方程求解） - 文本创作（小说/诗歌生成） - 动态规划算法设计 - 语义分类（情感分析） - 实时决策系统（自动驾驶）

27. 类别贡献方向硬件成本训练成本算法架构算力利用率具体技术/成果 - 采用MoE架构（混合专家模型），仅激活部分参数（如V3激活37B/671B参数） - FP8混合精度训练减少内存占用与计算量 - 训练成本显著降低（如V3成本557.6万美元，仅为Llama3的7%） - DualPipe双向流水线优化计算与通信重叠 - 跨节点MoE通信优化实现全计算通信折叠 - 自适应计算分配机制提升GPU利用率流程周期 - 强化学习直接用于基础模型（无需监督微调） - 知识蒸馏技术缩短后训练周期 - 动态知识库与多模态引擎加速迭代训练范式 - 多令牌预测（MTP）提升数据效率与推理速度 - FP8混合精度框架首次验证超大规模模型可行性 - 负载均衡策略减少性能损失突现能力 - 数学推理（Math 7b接近GPT-4水平） - 自我验证与长思维链生成（R1-Zero模型） - 代码生成超越GPT4-Turbo（Coder-V2）模型压缩 - 知识蒸馏将大模型能力迁移至小模型（如15B参数模型） - MLA机制压缩KV缓存93.3% - 动态稀疏注意力降低计算复杂度注：使用秘塔搜索（R1推理模型）总结，内容未经人工确认，格式经人工调整。详情参考： https://metaso.cn/s/ZYdtday 27

28. 视频案例网址： https://metaso.cn/s/TM0D0rP 28

29. 政治局会议首提AGI 2023年4月28日，中共中央政治局召开会议分析研究当前经济形势和经济工作：要巩固和扩大新能源汽车发展优势，加快推进充电桩、储能等设施建设和配套电网改造。要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。 29

30. 人类能力标尺 1. 能力而非过程 2. 广度和深度 3. 认知和元认知任务 4. 潜力而非部署 5. 生态效度 6. 关注通向AGI的路径来源：Google DeepMind团队，Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI https://arxiv.org/pdf/2311.02462.pdf 2023年11月4日 30

31. 人类能力标尺 1. 能力而非过程 2. 广度和深度 3. 认知和元认知任务 4. 潜力而非部署 5. 生态效度 6. 关注通向AGI的路径来源：Google DeepMind团队，Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI https://arxiv.org/pdf/2311.02462.pdf 2023年11月4日 31

32. 任务复杂度标尺等级能力特征典型应用场景 L1 聊天达人（自然语言交互） ChatGPT等聊天机器人 L2 解题高手（博士级问题解决）复杂数据分析部分达到 L3 持久管家（多天自主决策）自动化商业流程开发中没有纠结是否真正理解世界 L4 创新引擎（原创性发明）药物研发/科学突破理论阶段关注在场景中的能力 L5 组织大脑（企业级系统替代）战略规划与资源分配 OpenAI 2024年7月公布用于追踪人工智能向人工通用智能（AGI）发展的进程将AI能力分为从基础对话到全面组织管理的不同阶段当前进展已实现远期目标来源： OpenAI’s 5 Levels Of ‘Super AI’ (AGI To Outperform Human Capability) https://www.forbes.com/sites/jodiecook/2024/07/16/openais- 5-levels-of-super-ai-agi-to-outperform-human-capability/ 2024年7月16日 32

33. 来源：ARK Invest https://www.ark-invest.com/big-ideas-2024 2024年1月31日 33

34. 能力涌现不可逆社会影响倒计时人机协作新常态

35. 一、智能演变二、人机协作三、产业现状四、教育成长

36. 新工作机会和体面工作诺贝尔经济学奖得主克里斯托弗·皮萨里德斯较长的转型过渡期 - AI融入生产过程不会那么迅速技能提升是关键 - 大部分人要做的是技能提升，即学会使用AI 新工作机会出现 - 工作毁灭（Job Destruction） - 工作创造（Job Creation）体面工作的机会 - 提升幸福感、有可能转向每周4天工作制来源: https://www.afr.com/technology/chatgpt-opens-door-to-four-day-week-says-nobel-prize-winner-20230406-p5cyki 36

37. 日均工作时间下降从第二次工业革命到二战结束的80年间，全球每个工人的劳动时间每年减少 0.5% 生成式人工智能可以将每个工人的平均劳动时间降低1.3% 从2022年每天5小时到 2030年的4.5小时来源：ARK Invest https://www.ark-invest.com/big-ideas-2024 2024年1月31日 37

38. 来源： Stella, F., Della Santina, C. & Hughes, J. How can LLMs transform the robotic design process. Nature Machine Intelligence. 5, 561–564 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-023- 00669-7 2023年6月7日 38

39. 来源： Stella, F., Della Santina, C. & Hughes, J. How can LLMs transform the robotic design process. Nature Machine Intelligence. 5, 561–564 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-023- 00669-7 2023年6月7日

40. Latent Consistency Models 潜在一致性模型来源： https://twitter.c om/gong_cn/sta tus/1726501516 285264303 https://hugging face.co/blog/lc m_lora 2023年11月9日 40

41. Embedding模式人类人类完成绝大部分工作人类设立任务目标其中某(几)个任务 AI提供信息或建议人类自主结束工作小助理 Agents模式 Copilot模式 AI AI 人类人类和AI协作工作 AI 人类 AI完成绝大部分工作人类设立任务目标其中某(几)个任务 AI完成初稿人类修改调整确认人类自主结束工作副驾驶来源：VION WILLIAMS https://mp.weixin.qq.com/s/AluYfD6BQOkLo6XpJMyQnQ 2023年9月15日 AI全权代理设立目标提供资源监督结果任务拆分工具选择进度控制 AI自主结束工作代理人 41

42. 第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命蒸汽时代（1760-1840）电气时代（1840-1950）信息时代（1950-？）水力、纺织、铁蒸汽、铁路、钢电、化学品、内燃机机械化铁路化电气化铁路网电网第一波浪潮第二波浪潮第三波浪潮石油、天然气、硅电子电子化电信互联网信息化互联网第四波浪潮第五波浪潮 60年 55年 50年 40年 30年动力运力电力通信信息观点来自：北京大学黄铁军教授，2023年3月31日 42

43. 第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命蒸汽时代（1760-1840）电气时代（1840-1950）信息时代（1950-？）水力、纺织、铁蒸汽、铁路、钢电、化学品、内燃机机械化铁路化电气化铁路网电网第一波浪潮第二波浪潮第三波浪潮石油、天然气、硅电子电子化电信第四波浪潮互联网信息化互联网？第五波浪潮下一波浪潮？ 60年 55年 50年 40年 30年动力运力电力通信信息观点来自：北京大学黄铁军教授，2023年3月31日以人工智能为代表的新型基础设施智力 43

44. 一、智能演变二、人机协作三、产业现状四、教育成长

45. AI大模型发布情况斯坦福大学 2024 AI Index Report - 数据截至2024年1月31日 - 全球发布149个大模型（其中中国20个）根据LifeArchitect.ai（持续更新） - 2025年2月20日 - 观测534个大模型（其中中国117个）来源： Artificial Intelligence Index Report 2024 https://aiindex.stanford.edu/report/ Models Table Rankings https://lifearchitect.ai/models-table/ 2025年2月 45

46. AI工具迅猛增长根据Toolify.ai统计（2025年2月 20日访问） - 23915个AI工具 - 233个分类 - 162万AI API 其中： - 2023年8813个 - 2024年13,795个（57%） https://a16z.com/100-gen-ai-apps-3/

47. AI工具迅猛增长类型应用/平台消费级百度搜索 2025年2月18日集成DeepSeek-R1提供AI搜索服务，支持复杂问百度官方公告题推理和深度搜索功能消费级微信搜索 2025年2月16日灰度测试DeepSeek-R1，提供AI搜索入口和深度腾讯集团官方声明思考服务消费级支付宝百宝箱 2025年2月11日支持DeepSeek全系列模型，用户可构建智能体并支付宝官方新闻一键发布到小程序深度集成（社交/搜索/推消费级抖音内容审核 2024年11月引入DeepSeek-V3增强多模态内容审核能力荐），聚焦：交互体验消费级高德地图导航 2024年10月集成DeepSeek-LLM优化实时路径规划和拥堵预高德地图2024年度技术报告测 - 企业级场景在电力、政务、企业级南方电网 2025年2月12日部署千亿参数电力大模型，实现故障预测和能耗优化医疗等垂直领域取得突破，企业级华为云 2025年2月12日推出混合云DeepSeek本地部署方案，支持全系列华为云官方新闻模型并优化推理性能企业级深圳福田政务 2025年2月18日上线70个AI数智员工，覆盖240个政务场景企业级吉利汽车 2025年2月13日星睿大模型与DeepSeek-R1深度融合，优化车控吉利汽车技术发布会交互企业级中国移动 2025年2月5日移动云全量支持DeepSeek模型，覆盖13个智算中心 DeepSeek的开源策略正在加速AI技术普惠化 - 头部应用正在/即将完成聚焦：系统级优化瓶颈：算力成本、数据合规性和人才储备集成时间表格内容由AI基于搜索结果整合而成核心功能与技术特性信息来源字节跳动技术白皮书南方电网AI创新平台公告深圳福田政府公告中国移动官方声明

48. 百度（网页端）支付宝-百宝箱（网页端）微信（搜索-AI搜索）

49. 微调检索增强生成提示词工程 Fine-tuning Retrieval-Augmented Prompt Engineering 微调 Generation, RAG 提示词工程 - 针对特定任务或领域定制， - 利用外部知识库增强答案 - 通过精心设计输入提示,引导显著提高任务性能 - 适应特定领域的细微差别、语气或术语 - 提供支持性的证据 - 能够动态检索相关知识，适合数据频繁更新的场景 - 依赖足够高质量标注数据 - 成本效益高 - 适合目标任务明确、数据相 - 更可信、更可解释、时效对静态的场景训练实习生性和准确性高提供项目资料 LLM生成期望的高质量输出 - 无需重新训练模型, 不需要标注数据 - 一些提示工程框架可以显著增强LLM的推理能力 - 灵活性、使用简单任务布置清晰 49

50.

51. 51

52. 提示词依然重要 DeepSeek降低了基础提示词的使用门槛。但特定领域中，提示词可以带来显著效果提升：需求类型传统提示词技巧 DeepSeek适配方案专业内容生成角色扮演（如“扮演经济学家”）细化场景（如“为90 后设计小红书3C产品种草话术”）逻辑推理任务思维链（Chain-of- Thought）内置推理框架，自动生成完整逻辑链严格模板约束自然语言描述格式需求（如“用对比表格呈现”） - 专业领域任务 - 复杂逻辑推演 - 特定格式输出随着AI大模型的发展，提示词工程将更侧重“精准表达”而非“技巧堆砌”，成为人机协作的语义校准工具。格式控制来源: https://www.afr.com/technology/chatgpt-opens-door-to-four-day-week-says-nobel-prize-winner-20230406-p5cyki 52

53. 最实用的智能机器人智能家居的典型代表 - 感知能力：多传感器融合、特殊材质识别、场景理解 - 路径规划：分层决策、动态障碍处理 - 越障能力：机械设计创新、复杂地形适应来源：澎湃新闻 https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_20790439 2023年3月

54. 从图像中推理事件即使最普通的环境，也存在各种可能性。实例：扫地机器人是否足够智能了？使用AI大模型： - 预测会发生什么事情 - 分析发生了什么事情 - 推理应该如何应对 54

55. 糖画打印使用AI大模型： - 输入文字或照片 - 智能生成糖画模型 - 糖画机器人打印输出来源：李景元（2011级浙大工业设计本科）创业项目盼打糖画机器人 55

56. 智能3D打印机 DeepSeek 等AI大模型支持的零门槛三维建模 - 手绘/文本/图片 - 二维概念图 - 三维建模 - 3D打印输出来源：陈天润（2022级浙大国际设计研究院在读博士）KOKONI 3D打印机 56

57. 一、智能演变二、人机协作三、产业现状四、教育成长

58. 全面提升教和学的效率教师生成教案便捷搜索润色课件快速答疑出题组卷创作辅助自动阅卷实时评价学生

59. 实例：师生关系教师教学学生

60. 实例：师生关系人工智能方案生成高效迭代答疑解惑纠正错误学生教师设定教学目标/任务信息知识定向检索价值依赖方法指导因材施教查漏补缺由：教师-学生二元结构转变为：人工智能-教师-学生三元结构

61. 实例：师生关系人工智能教师学生由：教师-学生二元结构转变为：人工智能-教师-学生三元结构

62. 实例：师生关系学生人工智能教师 “以学生成长为中心”的“学生-人工智能-教师” 三元结构

63. 实例：对话式学习 AI大模型让学习回到了最本真的样子 - 在孔子和苏格拉底的时代，学习常常以师生问答的形式进行 - AI大模型扩大了“问题”的边界，能包容真实课堂上可能不太合适的问题：听不懂可以换个方式再问 - 可以请AI大模型出题，考核是否真的已经精准掌握相关知识 - 甄别AI大模型所给答案的质量与真伪来源：万维钢·精英日课5，得到app，2023年3月10日

64. 浙大大先生（chat.zju.edu.cn）智海MO平台（mo.zju.edu.cn) AI大模型支持的个性化学习、课程设计、教学管理 AI大模型支持的人工智能课程学习

65. 全面引入AI能力知识依然是教育的关键载体突破惯性的力量：知识的生产、传播、传授方式急剧变迁 - 观念的惯性 - 围绕知识的方法论、系统论愈发重要 - 行动的惯性 - 知识的系统化、因果化、立体化、网络化关注AI能力的提升： - 依稀记得、通识 - 树立基本AI意识围绕知识的高级能力和素养愈发重要 - 试用和使用前沿AI工具 - 逻辑思维、批判性思维、创造性思维 - 和AI一起成长 - 终身学习、灵活学习 - 尽可能引入工作流 - 沟通能力、动手能力、创新能力、领导能力替代你的不是AI，而是会用AI的人。 - 价值观和人格 65

66. 来源： Stella, F., Della Santina, C. & Hughes, J. How can LLMs transform the robotic design process. Nature Machine Intelligence. 5, 561–564 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-023- 00669-7 2023年6月7日

67. 内容由AI生成，请仔细甄别我们是否提出好问题？我们能否做出好判断？

68. 1950年提出人工智能领域最具争议性与启发性的评估范式图灵测试持续75年的思想实验见证了AI从规则系统到神经网络的范式迁移见证了人类对自身智能本质的认知突破见证了智能时代的到来

69. 脑机智能融合｜类脑计算架构｜神经形态芯片｜情感计算交互｜元宇宙数字人｜智能超表面｜量子人工智能｜DNA存储计算｜光子智能芯片｜空间组学分析｜细胞仿生系统｜软体机器人｜生物混合智能｜社会计算仿真｜认知计算模型｜神经拟态视觉｜群体智能优化｜多智能体协同｜跨媒体推理｜可解释AI框架｜智能诊断辅助｜医学影像分析｜病理切片识别｜基因序列预测｜蛋白质折叠解析｜精准用药推荐｜智能健康监测｜电子病历挖掘｜手术机器人｜AI辅助放疗规划｜中医智能辨证｜医疗知识图谱｜智能康复训练｜流行病预测模型｜细胞行为模拟｜微生物组分析｜脑机接口诊疗｜智能导诊系统｜智能护理助手｜药物相互作用预测｜纳米药物递送优化｜肿瘤演进建模｜医疗资源调度｜穿戴式健康管理｜智能急救决策｜司法判决预测｜法律文本解析｜智能合同审查｜舆情法律分析｜犯罪模式识别｜知识产权保护｜法律问答系统｜案件证据链构建｜合规风险预警｜立法辅助设计｜司法文书生成｜跨境法律检索｜智能调解系统｜法律知识图谱｜区块链存证｜智能仲裁｜法律逻辑验证｜司法流程优化｜法律语义搜索｜判例相似度分析｜智能产品设计｜工业缺陷检测｜机器人路径规划｜数字孪生工厂｜智能供应链管理｜3D打印优化｜建筑能耗模拟｜智能电网调度｜无人机自主导航｜复合材料优化｜故障预测维护｜智能焊接控制｜流体力学仿真｜振动噪声控制｜智能仓储物流｜结构健康监测｜智能制造排程｜智能装配系统｜工业视觉检测｜工艺参数优化｜精准农业决策｜作物表型分析｜害虫识别预警｜智能灌溉控制｜土壤肥力评估｜森林资源监测｜水产养殖优化｜农产品溯源｜农业机器人｜气象灾害预测｜生态碳汇测算｜污染扩散建模｜水质智能监测｜物种识别系统｜智能育种决策｜

70. 所有学科都在经历“图灵测试” 不是机器模仿人类，而是人类借由AI重新定义知识的疆域

71. DeepSeek 智能时代的全面到来和人机协作的新常态一、智能演变大数据带来大知识、通用人工智能二、人机协作小助理、副驾驶和代理人三、产业现状基础模型、智能应用和智能硬件四、教育成长效率提升、模式变革、范式重构