4月20日晚，我院MBA/MPAcc/MEM“实战前沿”讲座在我校五山校区12号楼301室成功举办。本次特邀主讲嘉宾为聆思科技大模型方案部负责人、方案产品部总经理李璞先生，他以“DeepSeek的核心创新与典型行业应用”为主题展开分享。

讲座伊始，李璞先生介绍了DeepSeek如何通过系统性工程创新与开源战略，打破传统大模型依赖算力堆砌的桎梏，以更低成本实现媲美顶尖闭源模型的性能，推动大模型技术从“高岭之花”向“普惠工具”转型。他以通俗易懂的方式与大家交流了DeepSeek所做出的核心创新，并结合典型行业场景分析这些创新带来的变化。

在技术层面，李璞先生详细介绍了DeepSeek大模型，包括DeepSeekMoE、DeepSeek V2、DeepSeek V3和DeepSeek R1等节点。他总结了DeepSeek大模型的技术创新主要体现在技术架构革新、训练方法创新和工程优化突破三个方面。在训练方法创新方面，他讲解了纯强化学习（RL）驱动的DeepSeek-R1-Zero，它直接在基础模型DeepSeek-V3-Bas上应用纯强化学习 (Pure RL) 进行训练，如同一个无需例题指导、纯靠“试错”自学成才的模型。此外，他还介绍了模型蒸馏技术，模型在训练过程中能够以新的方式学习和优化。在技术架构革新方面，李璞先生介绍了DeepSeek创新的MOE架构、MLA和MTP，以及DeepSeek的工程优化突破，如突破CUDA瓶颈和低成本训练。

在应用层面，李璞先生借助深度思考大模型，重构白电产品竞争力，分析了硬蹭AI的常见问题，如功能冗余性、技术支撑薄弱和溢价与体验倒挂等，并举例说明了不成熟的AI技术强行叠加导致的响应速度、模型效果和推理成本的三难选择。他还通过举例做一个健康空气空调通过对需求进行翻译、模型进行选择来深度剖析DeepSeek将在典型行业如何选择应用。他指出，ToB垂直场景更适合dense模型，而ToC通用场景更适合MoE模型。

 

在最后的互动环节中，同学们积极提问，围绕DeepSeek未来的发展方向、技术应用、训练方法、训练成本等关键问题与李璞先生展开了热烈的讨论。通过本次讲座，同学们对DeepSeek的核心创新与典型行业应用有了更深刻的理解，同时也为未来在相关领域的创新应用探索提供了新的思路和方向。