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疾控工作者應該怎么利用DeepSeek等Al大模型-輿情監測預警智能體、疫情預測與傳播模擬智能體等

來源:DeepSeek     編輯:創澤   時間:2025/4/30   主題:其他 [加盟]
一、人工智能發展簡史
1.1 圖靈測試
提出者‌:艾倫·圖靈
內容‌:通過模擬“問答游戲”來判斷機器是否具有智能。
意義‌:
哲學突破:將“機器能否思考?”轉化為“能否模仿人類行為?”。
技術目標:為早期人工智能研究提供了明確方向,啟發了后來的聊天機器人和語言模型的發展。
1.2 人工智能的誕生
標志性事件‌:1956年達特茅斯會議,次提出“人工智能”概念。
影響‌:確立了AI為d立學科,標志著人工智能的正式誕生。
1.3 人工智能的發展階段
起步階段‌:1950年提出圖靈測試,1956年達特茅斯會議召開。
低谷期‌:符號主義AI無法處理復雜現實問題。
復興時期‌:1997年IBM深藍擊敗國際象棋冠軍。
數據驅動崛起‌:2012年深度學習崛起,2016年AlphaGo擊敗李世石。
通用智能探索與生成式AI爆發期‌:2022年ChatGPT發布,2023年后GPT-4、DeepSeek等模型實現高質量內容生成。
1.4 未來人工智能發展的5個階段
L1‌:“嘴炮王者”,類似ChatGPT,能回答問題但干不了實事。
L2‌:“野生博士”,能自己解決復雜問題。
L3‌:“打工替身”,能代替人類執行具體任務。
L4‌:“發明家”,能創造新事物。
L5‌:“幕后大BOSS”,能管理整個組織甚至。
二、大模型:人工智能的前沿
2.1 大模型的概念
定義‌:基于深度學習技術,具有海量參數、強大的學習能力和泛化能力的人工智能模型。
特點‌:參數數量龐大、訓練數據量大、計算資源需求高。
2.2 大模型的發展歷程
萌芽期‌:模型小,任務單一,依賴人工設計規則。
突破期‌:2017年Google發布Transformer論文,提出自注意力機制。
迅猛發展期‌:參數突破百億J,進入“工業量產”。
生態期‌:2023年至今,通用大模型競爭白熱化,垂類模型興起。
2.3 人工智能和大模型的關系
關系‌:人工智能包含機器學習,機器學習包含深度學習,深度學習包含預訓練大模型。
2.4 大模型的分類
語言大模型‌:如GPT系列、DeepSeek。
視覺大模型‌:如VIT系列、文心UFO。
多模態大模型‌:如DingoDB多模向量數據庫。
2.5 大模型的應用領域
自然語言處理‌:文本生成、翻譯系統、問答系統。
計算機視覺‌:圖像分類、目標檢測、圖像生成。
語音識別‌:語音識別、語音合成。
推薦系統‌:個性化推薦、廣告推薦。
2.6 大模型對工作生活的影響
提高工作效率‌:自動化部分工作,優化決策過程。
創造新就業機會‌:隨著大模型的普及,需要更多人開發和維護。
提高學習效率‌:在教育領域提供個性化學習資源。
增強娛樂體驗‌:提供更豐富、多樣的娛樂方式。
改善生活質量‌:在智能家居、智能客服等領域應用,使生活更便利。
三、垂域模型與智能體
3.1 垂域模型及特定場景強化大模型
定義‌:專門針對特定行業或場景訓練的人工智能模型。
特點‌:與通用大模型相比,“專而精”,能更準確解決專業問題。
3.2 智能體
定義‌:能夠感知環境并通過行動影響環境的實體,可以是軟件程序或物理實體。
應用‌:在疾控領域包括輿情監測預警智能體、疫情預測與傳播模擬智能體等。
四、國內外主要的大模型
4.1 國外大模型產品
ChatGPT‌:由OpenAI訓練,能生成自然語言,具備多種功能。
Gemini‌:谷歌發布,能處理多種類型數據和任務。
Sora‌:OpenAI發布,能生成視頻。
4.2 國內大模型產品
DeepSeek‌:性能媲美DJ模型但成本低,支持高效分布式計算。
百度文心一言4.0‌:擅長搜索問答、內容創作生成等。
通義千問‌:具備多輪對話、文案創作等能力。
Kimi‌:強大的長文本處理能力,支持多語言對話。
秘塔AI‌:語言能力出色,適合中文內容創作。
五、疾控與人工智能
5.1 人工智能在疾控領域的應用場景
醫防協同信息通‌
監測分析‌
預警預測‌
風險評估‌
流行病學調查‌
應急處置‌
免疫規劃‌
監督執法‌
效果評價‌
社會共治‌
5.2 DeepSeek在疾控工作中的具體應用
PPT制作‌:利用DeepSeek生成大綱,結合其他工具生成PPT。
思維腦圖制作‌:先用DeepSeek生成markdown格式代碼,再導入Xmind生成思維導圖。
搭建個人知識庫‌:利用騰訊ima等工具搭建個人知識庫,提升信息準確性和可靠性。
內容創作‌:寫領導講話稿、應急演練腳本、科普文章等。
科研論文輔助‌:DeepSeek可輔助寫作論文部分內容,如前言、材料與方法、討論等。
六、DeepSeek簡介
6.1 公司背景與發展歷程
成立時間‌:2023年7月17日
專注領域‌:開發先進的大語言模型和相關技術
投資者背景‌:由知名私募巨頭幻方量化孕育而生
6.2 DeepSeek-R1的特點與影響
性能‌:媲美OpenAI GPT-4,但訓練和推理成本低、速度快、全部開源。
影響‌:推動行業從“W規模論”轉向“性價比”和“高效能”方向,打破頭部企業壟斷。
6.3 DeepSeek-R1的應用場景
推理密集型任務‌:如編程任務中的代碼生成、數學問題求解等。
教育與知識應用‌:支持知識理解與解答,科研任務的實驗設計等。
文檔分析與長上下文理解‌:適合處理需要深入文檔分析和理解長上下文的任務。
開放領域問答與寫作‌:在內容生成、問題回答及創造性寫作中具有廣泛應用。
6.4 如何使用DeepSeek-R1
官方渠道‌:DeepSeek官方網站和官方app
第三方服務‌:騰訊、百度、字節跳動、阿里等互聯網大廠及其他AI應用公司提供的服務。


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