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單元一

DeepSeek的核心技術(shù)突破與行業(yè)意義

1. DeepSeek的技術(shù)架構(gòu)解析*

1.1) MOE（專(zhuān)家混合模型）與MLA（多頭潛在注意力）算法的創(chuàng)新。  

1.2) 參數(shù)規(guī)模與算力效率：V3模型6710億參數(shù)中僅激活370億，訓(xùn)練成本557萬(wàn)美元的顛覆性意義。  

 **案例**：對(duì)比Meta Llama3與DeepSeek-V3的算力需求差異（H800 GPU數(shù)量減少87.5%）。  

**討論課題**：證券機(jī)構(gòu)如何通過(guò)低成本AI模型降低技術(shù)投入門(mén)檻？  

2. 性能評(píng)測(cè)與商業(yè)化潛力  

2.1) 在MMLU、DROP等評(píng)測(cè)中超越GPT-4o的關(guān)鍵表現(xiàn)。  

2.2) 開(kāi)源模式對(duì)OpenAI閉源壟斷的挑戰(zhàn)：技術(shù)民主化與生態(tài)共建。  

單元二

指令模型與推理模型的差異

1. 指令模型的核心邏輯 

1.1) 基于用戶指令生成結(jié)果，強(qiáng)調(diào)任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性（如傳統(tǒng)GPT系列）。  

1.2) 局限性：缺乏動(dòng)態(tài)推理過(guò)程，依賴(lài)大量監(jiān)督微調(diào)數(shù)據(jù)。  

2. 推理模型的范式革新  

2.1) DeepSeek-R1的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練：跳過(guò)監(jiān)督微調(diào)，直接通過(guò)邏輯鏈生成解決方案。  

2.2) 關(guān)鍵能力：文檔分析、數(shù)學(xué)推理、代碼生成（AIME2024測(cè)試成績(jī)79.8% vs. OpenAI-o1的96.7%）。  

**案例**：某券商測(cè)試中利用DeepSeek-R1優(yōu)化量化交易策略的回測(cè)效率。  

單元三

證券行業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景重構(gòu)

1. 投資研究與資產(chǎn)管理 

1.1) 自動(dòng)化研報(bào)生成與多因子模型優(yōu)化。  

1.2) 實(shí)時(shí)市場(chǎng)情緒分析與事件驅(qū)動(dòng)策略。  

2. 客戶服務(wù)與合規(guī)風(fēng)控  

2.1) 智能投顧的交互式?jīng)Q策支持（如“思考過(guò)程”可視化）。  

2.2) 反洗錢(qián)與異常交易識(shí)別的動(dòng)態(tài)推理能力提升。  

**案例**：奇安信利用DeepSeek-R1實(shí)現(xiàn)安全威脅研判效率提升30%。  

單元四

AI成本優(yōu)化與算力需求演變

1. DeepSeek對(duì)算力生態(tài)的影響  

1.1) 訓(xùn)練成本降低20%-40%對(duì)資本支出的釋放效應(yīng)。  

1.2) 推理算力需求增長(zhǎng)：從訓(xùn)練密集型向應(yīng)用密集型的轉(zhuǎn)變。  

2. 證券行業(yè)的算力策略

2.1) 混合云部署與國(guó)產(chǎn)算力替代（如海光信息、浪潮信息）。  

**討論課題**：如何平衡推理算力需求與GPU供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)？  

單元五

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局與開(kāi)源生態(tài)的機(jī)遇

1. OpenAI與DeepSeek的路線之爭(zhēng) 

1.1) 閉源收費(fèi) vs. 開(kāi)源生態(tài)：技術(shù)壁壘與商業(yè)化閉環(huán)的博弈。  

2. 證券機(jī)構(gòu)的開(kāi)源策略**  

 2.1) 參與社區(qū)共建 vs. 自主模型微調(diào)的路徑選擇。  

**案例**：阿里云、騰訊云快速集成DeepSeek模型的開(kāi)源實(shí)踐。  

3、企業(yè)部署模型和使用模型的成本將大大降低。

單元六

推理模型的未來(lái)趨勢(shì)與高階能力預(yù)測(cè)

1. 復(fù)雜決策與動(dòng)態(tài)交互能力  

1.1) 多模態(tài)融合：文本、數(shù)據(jù)、圖表聯(lián)動(dòng)的投資決策支持。  

1.2) 實(shí)時(shí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)：基于市場(chǎng)波動(dòng)的策略動(dòng)態(tài)調(diào)整。  

2. 倫理與風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn) 

2.1) 模型幻覺(jué)的進(jìn)一步降低與可解釋性提升。  

2.2) 監(jiān)管科技（RegTech）與AI合規(guī)框架的協(xié)同演進(jìn)。  

單元七

AI的這種變化下，企業(yè)和職員該如何應(yīng)對(duì)

AI大模型的時(shí)代下復(fù)合型人才需求的持續(xù)攀升

要求學(xué)習(xí)能力越來(lái)越強(qiáng)，尤其是對(duì)技術(shù)邏輯、

業(yè)務(wù)理解和技術(shù)工具的使用能力。

3、某些工作流程的重塑可能性