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第157章 25学习（第1页）

中国ai生成式的o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展。

使得产品性能和生成内容的质量大幅提升。

如deepseek的v和r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。

o年我国互联网普及率已达，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。

政策支持与产业展。

政策的引导为生成式人工智能的展提供了有力保障。

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（oe）架构和多头潜在注意力（）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（tp）技术显着提升了推理度。

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度。

低精度训练策略。

deepseek的fp混合精度训练策略降低了内存占用和训练成本。

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