浙江大学第三期陈静远《语言解码双生花：人类经验与AI算法的镜像之旅》pdf免费下载

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今天给大家分享一份PPT的报告——《人类经验与AI算法的镜像之旅》，作者是浙江大学教育学院的陈静远，这是浙江大学关于AI方向公开的第三期文档。搞AI、对语言和智能感兴趣的朋友，这份PDF真的值得下载好好研究研究。

报告开篇就把语言的重要性给拎出来了。语言这玩意儿，可不只是咱们日常唠嗑的工具，它直接定义了人类和动物的区别。咱们人类能创造性地用语言，它能给世界带来秩序，还是思维和合作的关键。而且啊，想搞通用人工智能，理解人类这复杂又不精确的语言可是条必经之路。

接着就深入探讨人类和AI理解语言的方式了。咱人类理解语言，靠的是大脑里基于经验建立的神经连接，把词语意思搞明白，再组合起来，顺便还能推断出句子背后的含义，而且理解的时候还特别依赖语境。那计算机呢？它得把信息数字化才行，像处理图像就用RGB值表示像素。在处理语言时，一开始用的词向量模型有不少毛病，比如一个词在不同语境意思不同，但模型里却只有一个向量，这就容易产生歧义。不过后来Transformer架构和注意力机制出现，大语言模型就能给每个词生成跟上下文相关的向量，这问题才算是解决了。

大语言模型这块内容也很精彩。大家都知道大语言模型能对话式回答问题，但它咋做到的呢？其实就跟玩文字接龙有点像，根据前面的内容不断生成下一个词，直到觉得差不多了为止。这里面的关键就是模型内部的参数，这些参数经过大量数据训练，能掌握数据的规律，从而预测出最合适的下一个词。就拿DeepSeek-V3来说，它有不同配置，训练语料库大得吓人，有14.8万亿词元。要是让人一秒读一个词，得读47万年，这啥概念！训练过程也很复杂，分预训练、指令微调、奖励建模和强化学习好几个阶段，每个阶段都有特定的方法和作用。

推理模型部分也很值得一看。推理模型能处理复杂的推理任务，DeepSeek-R1就是个典型。它的诞生过程挺曲折的，从纯强化学习的DeepSeek-R1-Zero开始，这模型有可读性差和语言混淆的问题。后来经过有监督微调和强化学习，变成了DeepSeek-R1。而且还能用它和DeepSeek-V3产生的数据去微调小规模的LLM，提升小模型的效果。报告里还列了个表格，对比了不同模型在各种任务上的表现，DeepSeek-R1的实力一目了然。

最后，报告展示了AI在教育领域的应用。像DeepSeek和其他工具结合，能自动生成PPT、辅助编程、管理英语课堂。还有那个苏格拉底式教学智能体，通过引导学生思考，能培养学生的批判性思维和自主学习能力，推动教育从知识传授向能力培养转变。

总的来说，这份报告理论和实践结合，讲得深入浅出赶紧下载这份报告吧！