Deepseek为2025年带来哪些变⾰？

这是一篇关于Deepseek为2025年带来哪些变⾰思维导图，主要内容包括：组织机构: DeepSeek, Open AI, Google, 信通院, 世纪坛医院, 华佗GPT团队, 阿里, 百度, 英伟达. 清华技术: 强化学习 (RL), 自主数据生成 (DataGen), 深度推理能力 (COT), 模型架构优化 (ModelArch)。

Deepseek为2025年带来哪些变⾰？1、deepseek带来哪些新的趋势和机会？2、对于⼤模型公司有哪些影响？3、对⼤模型应⽤落地定制从业者有哪些影响

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• 组织机构: DeepSeek, Open AI, Google, 信通院, 世纪坛医院, 华佗GPT团队, 阿里, 百度, 英伟达. 清华 技术: 强化学习 (RL), 自主数据生成 (DataGen), 深度推理能力 (COT), 模型架构优化 (ModelArch), 预训练 (Pretraining), 后训练 (Post-training), 推理时计算 (Test-timing computer), 蒸馏, SFT, Agent, RAG, Deep Search, COT, Function Calling, MoE, Transformer, GAN, VAE, 910B, H100, A100. 模型: DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder, DeepSeek-Math, GPT-3.5, LaMDA, 千问, 华佗GPT, cosmos. 任务: 代码生成,数学推理,文本生成,问答,逻辑推理. 指标: 性能, 效率, 可解释性, 速度, 成本, 多样性, 质量, 准确率, 一致性, 训练时间, 算力需求. 领域/行业: 金融,医疗,法律,教育,矿业,搜索,自动驾驶,机器人,工业. 起点/基础： 高质量的数据是训练高性能模型的基础。DataGen 提供了一种新的、可能更有效的数据获取方式。 直接影响： DataGen 的变化（速度、成本、多样性、质量）会直接影响模型性能 (K1) 和训练效率 (K3)。 核心： DeepSeek 的突破主要在于其 DataGen 技术，这被认为是“大模型迎来第二春”的关键（循证：00:02:10）。 强化学习、自主数据生成和深度推理能力是提升大模型性能的关键技术。 自主数据生成正在改变数据获取方式，降低成本并提高效率。 算力需求呈现分化趋势，训练成本降低，推理成本增加。 垂直模型在特定行业具有巨大潜力，行业知识和商业化能力至关重要。 RAG/Agent 与 COT 的结合将推动智能系统向更高级别发展。 具身智能是未来发展方向，仿真数据和世界模型是关键。 模型的可解释性在特定行业(如律师, 医疗)至关重要. 大模型 --(性能)--> 提升 强化学习 --(作用于)--> 大模型 自主数据生成 --(生成)--> 数据 --(用于)--> 大模型训练 深度推理 --(作用于)--> RAG/Agent --(提升)--> 大模型智能 大模型 --(需求)--> 算力 训练算力 --(变化)--> 降低 推理算力 --(变化)--> 增加 算力租赁 --(成为)--> 趋势 大模型 --(应用于)--> 行业 垂直模型 --(需要)--> 行业知识 & 商业化能力 大模型 --(面临)--> 风险 数据安全 & 隐私 --(需要)--> 监管 & 技术保障 模型偏见 --(需要)--> 检测 & 缓解 鲁棒性 & 泛化能力 --(需要)--> 数据平衡 & 算法优化 技术伦理 -- (需要)-->伦理规范和监管机制 大模型 --(需求)-->可解释性 垂直模型 --(需要)--> 可解释性 (为决策提供依据) RAG/Agent -- (结合COT) --> 可解释性 技术层面：Post-training 和 Test-timing computation 阶段的性能提升。 算力层面：推理算力需求激增，训练算力需求线性增长，算力格局转变。 模型层面：垂直模型公司爆发，通用模型公司走向强化学习。 应用层面：定制化公司面临挑战，RAG 和 Agent 框架需要结合推理能力。 报告目录: 引言：DEPSC 的出现及其意义 DEPSC 的技术创新： 2.1 强化学习在 Post-training 阶段的应用 2.2 自主生成数据：减少对蒸馏数据和人类标注数据的依赖 2.3 深度思考能力（COT） DEPSC 对大模型行业的影响： 3.1 算力需求： 3.1.1 推理算力需求指数级增长 3.1.2 训练算力需求线性增长 3.1.3 算力格局转变：推理为主，训练为辅 3.1.4 国产算力的发展 3.2 模型格局： 3.2.1 垂直模型公司爆发 3.2.2 通用模型公司走向强化学习 3.2.3 垂直模型公司竞争的五个象限：行业 Know-how、商务能力、专业训练团队、算力、专业数据获取能力 3.3 应用场景： 3.3.1 定制化公司面临挑战与转型 3.3.2 RAG 和 Agent 框架结合 COT，实现能力跃升 2025 年 AI 发展趋势展望： 4.1 世界模型（物理模型）的兴起 4.2 仿真数据在自动驾驶、工业、机器人领域的应用 4.3 空间智能技术架构：AI 链接推理、边缘设备和仿真 对从业者的建议： 5.1 大模型公司：关注强化学习，探索预训练阶段的应用 5.2 大模型应用开发者：结合深度思考能力，升级 RAG 和 Agent 框架 3 算力提供商： 关注推理算力的巨大需求 5.4 定制化公司：提升算力密度，寻找不可替代性，或转型为垂直模型公司 5.5 其他从业者：关注垂直细分领域的机会，寻找差异化竞争优势 结论：DEPSC 引领 AI 行业进入新阶段
• 子维度全部整合到各自所属的大维度（技术创新、市场成熟度等）的一个单元格内，