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第157章 学习（第1页）

中国AI生成式的2025年。

我国生成式人工智能用户规模增长的原因

技术进步与产品创新能力。

生成式人工智能技术不断演进。

如深度学习、大规模预训练模型等技术的发展。

使得产品性能和生成内容的质量大幅提升。

如deepSeek的V3和R3大语言模型在性能和成本方面取得显着突破。

为用户提供了更优质、高效的服务。

满足了人们对智能交互、内容创作等方面的需求。

多模态融合应用拓展。

生成式人工智能已从单纯的文字生成扩展到多模态内容生成。

能够生成图片、视频等多种形式。

这种多模态融合的创新应用，吸引了更广泛的用户群体参与使用。

丰富的应用场景与体验。

生成式人工智能在教育、办公、娱乐等多个领域的应用日益广泛。

为用户提供了更多元化的使用场景。

如智能写作助手、定制化学习资料等。

极大地提高了用户的工作和学习效率，改善了生活质量。

互联网普及与数字素养提升。

2024年我国互联网普及率已达78.6%，网民数字素养和技能也在逐步提升。

这为生成式人工智能产品的推广和使用提供了广阔的用户基础。

使得更多人能够接触和使用此类技术。

政策支持与产业发展。

政策的引导为生成式人工智能的发展提供了有力保障。

地方政府积极制定相关政策和优惠措施，推动产业发展。

大量资金投入到人工智能领域，促进了相关技术和产品的研发和推广。

进一步扩大了用户规模。

产品开源开放与成本降低。

像deepSeek这样的企业通过开源其大模型产品。

降低了使用门槛。

使得中小企业和开发者能够更容易地接入和应用人工智能技术。

促进了产品的推广和应用。

deepSeek大语言模型对产业发展的推动作用。

提升技术创新能力。

模型架构优化deepSeek采用的稀疏激活混合专家（moE）架构和多头潜在注意力（mLA）机制等。

为国产AI大模型的架构设计提供了新思路，提升了模型的性能和泛化能力。

推理优化。

其多令牌预测（mtp）技术显着提升了推理速度。

为国产AI大模型提供了高效的推理方案，加快了实际应用中的响应速度。

低精度训练策略。

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