2025年12月10日下午3：30，商学院特邀湖北工业大学黄炜教授在综2-209教室开展题为“生成式人工智能Deepseek技术原理与发展趋势”的学术讲座。商学院大二、大三学生参加了本次讲座。报告围绕Deepseek的核心技术、功能应用、个性化设置及未来趋势展开，内容兼具学术深度与实践指导意义，为在场学生系统解析了这一生成式AI工具的技术内核与应用价值。

首先，黄教授对Deepseek进行了简要介绍。Deepseek作为一款功能全面的生成式AI工具，主界面设计简洁直观，核心菜单包含关键词搜索、高级搜索、结果筛选等核心功能模块。关键词搜索支持精准匹配与模糊查询。核心功能涵盖智能问答、内容创作、代码编写、数据分析及多模态交互，能够满足不同场景下的多样化需求。

接着，黄教授讲解了Deepseek的技术原理。核心技术架构以优化后的Transformer为基础，融合混合专家（MoE）架构与蒸馏技术，构建出高效且强大的模型体系。混合专家架构通过门控网络动态选择相关专家网络进行计算，实现资源按需分配，大幅提升了处理效率与模型容量。蒸馏技术则有效压缩模型体积，在保证性能的前提下降低计算资源消耗，实现了高效推理与数据保护的双重目标。数据预处理阶段采用先进的自然语言处理技术，对输入数据进行清洗、分词与特征提取，为模型训练提供高质量数据支撑。在训练策略上，通过专家蒸馏与混合RL训练相结合的方式，针对数学、编程、逻辑推理等多个领域进行专项优化，赋予模型强大的泛化能力与高度可扩展性。机器学习算法的深度应用与数据驱动的训练模式，使Deepseek在复杂任务处理中展现出卓越性能。

黄教授还分享了高效使用技巧。一是优化提问方式，采用“背景信息+具体要求+输出格式”的公式提问，可显著提升回答的精准度；二是拆分复杂任务，将大型任务分解为多个步骤逐一提问，降低处理难度；三是善用标签与历史调用功能，通过“#标签”标记关键内容，借助“@(日期)”调用历史会话，提升协作效率；四是结合模型优势场景，在数学证明、逻辑分析等领域充分发挥其特长。

随后，黄教授边讲解边演示了如何进行个性化设置。个性化设置是Deepseek提升用户体验的核心模块，主要包括常规设置、搜索偏好设置及安全与隐私设置三大维度，用户可根据自身需求打造专属使用环境。1.常规设置涵盖界面语言、显示密度、通知权限等基础功能配置，支持暗色模式与亮色模式切换，可调节字体大小与搜索结果每页显示数量，适配不同用户的视觉习惯。针对操作便捷性，提供快捷键自定义功能，用户可根据使用频率设置常用功能的快捷触发方式，提升操作效率。2.搜索偏好设置体现了工具的智能化适配能力。用户可预设搜索领域优先级，如学术研究、商业分析等，系统将据此优化结果排序；支持自定义关键词联想功能，可开启或关闭同义词扩展、错别字修正等功能；还能设置结果展示形式偏好，选择优先显示文献、图表或视频类内容。对于高频使用场景，可保存搜索模板，后续通过简单修改参数即可快速发起检索，大幅节省重复操作时间。3.安全与隐私设置是个性化配置的关键环节。Deepseek支持本地存储模式，所有用户数据不上传云端，有效保障信息安全。用户可自定义数据存储路径，设置访问密码与自动清理周期，防范数据泄露风险。隐私权限管理模块允许用户控制个人信息共享范围，可限制第三方插件的数据访问权限，针对敏感操作开启二次验证功能。此外，系统提供安全日志查询功能，用户可实时监控账号操作记录，及时发现并处理异常行为。

最后，黄教授从学术研究领域、商业领域、创意产业支持、日常生活服务四个方面分享了Deepseek的实际应用。1.在学术研究领域，Deepseek可作为科研人员的得力助手，广泛应用于文献检索、数据收集、资源查找与研究趋势分析。2.在商业领域，Deepseek的应用覆盖市场调研、项目资料查找、竞争对手分析及行业信息获取四大核心需求。在To B/G领域，可通过批量处理历史PDF文档、会议纪要等资料，快速提取关键数据并生成带溯源标注的分析报告，帮助从业者从“资料搬运工”转变为“决策架构师”。市场调研方面，能够整合海量消费数据，分析用户需求与市场趋势；竞争对手分析功能可追踪竞品动态、拆解商业模式，为企业战略制定提供数据支撑；行业信息获取模块则能实时聚合政策动态、技术革新等资讯，助力企业把握发展机遇。3.在创意产业支持方面，Deepseek可作为灵感激发的重要工具，通过检索分析全球创意作品与案例，为设计师、文案创作者等提供多元灵感来源。无论是广告创意构思、产品设计方案优化，还是文学作品创作、影视剧本打磨，都能借助其强大的内容生成与分析能力拓展思维边界。4.在日常生活服务方面，Deepseek提供全方位便捷服务。信息查询方面，可精准推送新闻资讯、旅游攻略、健康养生知识等内容；生活规划领域，能根据用户需求制定出行方案、学习计划；还支持日常事务处理，如撰写邮件、翻译文档、解答生活常识问题等。其个性化推荐算法还可根据用户使用习惯不断优化，为不同人群提供定制化服务。

黄教授还列举了多个典型应用案例，包括农业领域的病虫害预测与智能灌溉决策、工业领域的故障预警与质量检测、物流领域的订单分发优化、交通领域的智能驾驶辅助、金融领域的合同质检与估值对账，以及教育领域的智能教学辅助等，展现了Deepseek跨行业的应用潜力。

黄教授指出，Deepseek未来将向更智能、更安全、更普惠的方向发展。技术层面，将进一步优化混合专家架构，提升模型在多模态任务中的协同处理能力；应用层面，将深化行业定制化开发，推出更多垂直领域解决方案；安全层面，将强化隐私保护技术，构建更完善的安全防护体系。随着生成式 AI 技术的持续迭代，Deepseek有望在更多场景实现突破，为学术研究、产业升级与日常生活带来更深远的影响。

本次讲座系统梳理了Deepseek的技术原理与应用场景，重点解析了个性化设置与实际应用的核心逻辑，为用户提供了全面的使用指南与发展视角。黄教授的分享既有技术深度，又具实践价值，帮助学生更好地掌握AI工具，学生纷纷表示受益匪浅。