《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》是由厦门大学大数据教学团队林子雨副教授领衔撰写的系统性报告，旨在探讨大模型技术（以国产开源模型DeepSeek为核心）在高等教育与科研领域的应用实践及未来潜力。该书结合理论解析与案例实证，为高校师生提供了从技术原理到落地场景的全方位指南，展现了人工智能技术驱动教育数字化转型的创新路径。
核心内容与特色
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大模型技术深度解析
书籍系统梳理了大模型的发展脉络，涵盖其核心架构（如基于Transformer的优化设计、动态路由网络、混合专家系统等）、关键技术革新（如高效推理引擎、多模态融合技术），以及国内外主流模型的对比分析（如DeepSeek与GPT系列的技术差异）。特别强调DeepSeek在参数效率、垂直领域适配性及多模态支持上的独特优势。 -
高校本地化部署实践
针对高校场景，详细论述了本地部署DeepSeek大模型的必要性，包括数据隐私保护、成本优化及定制化需求。书中以北师大、浙大、郑州大学等高校为例，展示了本地模型在课程教学、科研辅助、校园服务中的具体应用方案，并剖析了算力需求、技术栈门槛等挑战及解决方案（如清华大学的KTransformers项目）。 -
教学与科研赋能场景
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教学革新：通过自适应学习系统、AI助教（如24小时答疑、个性化学习方案生成）、智能教务管理等应用，提升教学效率与学生参与度。例如，东南大学试点“AI+教学”课程，利用DeepSeek实现虚拟仿真实验与智能辅导。
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科研加速：大模型可辅助文献检索、实验设计、论文撰写及学术伦理审查。书中援引意大利团队利用DeepSeek发表SCI论文的案例，并警示需审慎应对模型可能产生的“幻觉”问题。
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跨学科融合：结合AIGC（人工智能生成内容）技术，在文本创作、图像修复、视频生成等领域推动教学资源创新，如教师通过DeepSeek与Kimi协作制作PPT及脑图。
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智能体与未来教育生态
探讨基于大模型的智能体在高校管理、招生、就业指导等场景的应用潜力，例如上海海事大学的超级智能体系统实现多智能体协作服务。书中还展望了具身智能、自进化系统等前沿方向，提出“教师角色从讲授者向引导者转变”的教育理念重构。
实践价值与社会影响
该书不仅为高校提供了技术落地的操作指南（如模型微调、RAG技术应用），还通过济南大学、中国人民大学等案例，验证了DeepSeek在提升科研效率、优化管理流程中的显著成效。例如，济南大学通过本地部署实现“智能学习伴侣”与“科研创新加速器”服务，覆盖本科生至研究生的全周期需求。
文章篇幅原因，仅作部分展示。
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