浙江大学第三期：吴超《走向数字社会：从DeepSeek到群体智慧》pdf免费下载

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今天要给大家推荐一份来自浙江大学吴超的文档——《走向数字社会：从DeepSeek到群体智慧》，带大家深入了解这一领域的发展脉络和前沿动态，值得下载研读。

文档开篇从图灵机讲起，图灵机作为现代计算机的理论基础，为后续的计算技术发展指明了方向。在图灵提出相关理论后，人工智能领域也迎来了重要的发展节点。1955年，麦卡锡、明斯基、香农和罗切斯特向美国洛克菲勒基金会递交举办达特茅斯人工智能夏季研讨会的提议，次年达特茅斯会议正式召开，这被视作人工智能诞生的标志性事件，符号主义也随之兴起，其强调知识表示、数理逻辑和搜索等概念，对早期人工智能发展影响深远。

随着技术的演进，机器学习逐渐崭露头角。Arthur Samuel在1959年发表的研究成果，让计算机具备了无需明确编程就能学习的能力，这一突破为人工智能发展开辟了新道路。之后，受生物神经网络启发的人工神经网络诞生，深度学习更是借助深度网络结构，让模型能力大幅提升。如今，大模型时代已然来临，大模型凭借大规模参数（如1750亿参数）、海量数据（45TB）和强大算力（1万张A100）展现出令人惊叹的涌现能力，尽管目前还不是通用AI，但已有望成为通用入口。

在众多大模型中，Deepseek意义非凡。它敢于挑战大模型的“扩展定律”，在2048块英伟达H800 GPU上进行训练，打破闭源大模型优于开源大模型的固有局面，推动本地部署的普及。而且，Deepseek在算法和工程方面进行了诸多优化，像混合专家模型、多头潜在注意力、强化学习、蒸馏、思维链和计算优化等技术的应用，为AI发展注入新活力。从不同模型处理单位token的预估价格对比中，也能看出Deepseek在性价比等方面的优势，这对于推动AI技术广泛应用至关重要。

人工智能对社会数字化转型的影响也不容小觑，它正深度融入千行百业。在机房管理方面，通过获取设备历史运行数据建立温度预警模型，既能保障机房安全，又能实现节能；在交通领域，网约车需求预测能提高出行效率；在医疗健康领域，智能康复训练为患者提供更好的康复方案；在科研领域，AI for Science助力研究人员开展工作，像SciSpace Literature Review这样的AI驱动的文献综述工作区，为科研人员节省大量时间和精力。

这份文档内容丰富，从理论基础到前沿技术，再到实际应用和未来方向，涵盖了人工智能与数字社会发展的多个关键方面。强烈推荐大家下载这份《走向数字社会：从DeepSeek到群体智慧》PDF文档去学习下。