山东大学发布DeepSeek技术：2023-2025年AIGC发展历程与创新应用

文档中详细阐述了DeepSeek的技术创新点，包括模型架构的多个版本（Multi-Head Latent Attention），以及推理模型中使用了强化学习技术，例如Proximal Policy Optimization (PPO) 和 Group Relative Policy Optimization (GRPO)。DeepSeek的应用场景被划分为不同的能力层级，从基础的多模态数据融合到高级的复杂系统建模，再到终极的自主进化和创造性突破。" 知识点: 1. AIGC发展历程：文档提到了人工智能生成内容（AIGC）的发展，起始于2014年，经过十年的发展，DeepSeek作为其中的一个里程碑，在2023年被介绍。 2. 自然语言处理与语言模型大语言模型LLM：2018年至2024年，自然语言处理技术经历了重大发展，特别是在语言模型领域，大型语言模型（LLM）在此时期内成为研究的热点。 3. DeepSeek技术创新：文档介绍了DeepSeek在模型架构上的创新，包括Multi-Head Latent Attention（V2）架构，以及推理模型的强化学习技术应用，如PPO和GRPO。 4. 强化学习：文档讨论了强化学习技术在智能体（Agent）中的应用，强化学习使智能体能够在环境中通过不断尝试和学习，优化策略以获得最大的奖励。 5. 多模态数据融合与结构化理解：文档描述了DeepSeek的基础能力层，这一层级主要负责多模态数据的融合与结构化理解，支持200多种数据格式的自动解析，并解决数据处理中常见的问题，如数据缺失、噪音干扰、概念飘逸等。 6. 领域问题建模与复杂推理：在中级能力层，DeepSeek能进行领域自适应学习、因果推理引擎构建以及多目标优化决策，支持针对医疗、教育、金融等特定领域的垂直应用模型开发。 7. 复杂系统建模与自主决策：高级能力层涉及复杂系统建模，例如数字孪生仿真系统，以及多智能体协同优化，元认知调控机制等，这些都是为了实现复杂系统中个体或群体的高效决策。 8. 自主进化与创造性突破：终极能力层展示了DeepSeek的高级目标，包括概念空间的探索、范式转移预警，和自编程能力，这些功能旨在实现对未知领域的探索和创新，以及自动生成代码和测试用例。 9. DeepSeek应用：文档中的"Deepseek R1"和"Deepseek V3"可能表示特定版本的DeepSeek模型或应用实例，具体细节需要进一步文档中的其他部分来阐明。 通过这些知识点的介绍，可以对DeepSeek项目的应用与部署有一个全面的理解，这包括了它如何从基础的数据处理到复杂的自适应学习，再到最终的创造性突破进行布局。此项目不仅展示了山东大学在人工智能领域的研究水平，也反映了未来智能技术发展的一些关键趋势。