围绕金融、测试和行政管理领域的典型场景，从基础理论快速过渡到项目实操，并在实践中穿插少量理论要点，帮助学员在最短时间内掌握大模型的端到端应用流程。整个流程将以一个跨行业的大模型项目为主线，持续迭代开发与完善。

2025年春节期间中国的DeepSeek火爆全球，震惊美国硅谷，可以与花费百亿巨资的GPT相媲美，戳穿美股科技泡沫，以英伟达为代表的AI龙头出现了暴跌。DeepSeek让特朗普也感到惧怕，随即美国黑客攻击DeepSeek的网站，使其瘫痪，中美爆发网络黑客大战。DeepSeek的爆火源于其多方面优势。首先，它完全开源，可本地部署，无使用限制，保护用户隐私。其次，其性能强大，效果可比肩甚至超越国际顶尖模型，尤其在中文处理和复杂逻辑推理方面表现出色。此外，DeepSeek训练成本低，API价格仅为同类产品的三十分之一，性价比超高。它还支持深度思考，能展示清晰的思维链，并具备联网搜索、拍照识字、文件上传等功能，使用场景丰富。最后，其响应速度快，生成内容几乎无需等待。

1、全面解析 DeepSeek 大模型的技术原理，特别是其低成本优化策略与 R1 思维链推理技术。 2、深入探讨 DeepSeek 在产业应用中的实际表现与部署优势。 3、展望下一代 AI 计算架构，以及 DeepSeek 在其中的技术演进方向。

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本课程旨在全面覆盖 AI 大模型在 CIO、CTO 线产品视角下的深度应用，系统讲解如何在软件研发管理中提升效能，以及如何 驱动 ToB 和 ToC 产品线的创新与产业化。通过贯穿全程的综合案例、技术解析和实战环节，学员将掌握 AI 大模型的核心能力、产品落地全流程及商业化策略，推动自身业务的创新与发展。

目前精调大模型有两种方案，一是基于特定数据对模型的全量参数进行调整，这种方式充分利用了基础模型的表示能力，通过调整所有参数使其更好地适应特定任务。全量精调的完整过程是怎么样的呢？