DeepSeek部署应用与技术开发闭门研讨会即将召开

DeepSeek部署应用闭门研讨会将于3月13日在上海举办,探讨模型选型、场景部署及应用实战,并提供跨行业交流平台。

原文标题:DeepSeek行业实战指南:下周四这场闭门会速来围观!

原文作者:机器之心

冷月清谈:

3月13日周四,一场关于DeepSeek部署应用与技术开发的闭门研讨会将在上海浦东模力社区举办。研讨会由张江集团、机器之心主办,模力社区协办,旨在帮助企业解决从DeepSeek技术选型到价值落地的全链路挑战。研讨会将包含两场主题演讲,分别探讨DeepSeek的模型选型到场景部署,以及DeepSeek的部署实战、行业应用实践和路径探索。此外,还将有三场圆桌对话,涵盖模型选型、场景部署到应用实战的全链路环节。研讨会定向邀请DeepSeek部署应用企业及意向部署企业的技术决策者与业务负责人,提供跨行业交流平台、DeepSeek部署实践案例及协作生态资源。

怜星夜思:

1、DeepSeek目前在哪些行业已经有比较成熟的应用案例?除了文中提到的,还有哪些潜在的应用场景值得我们关注?
2、对于企业来说,选择合适的DeepSeek部署策略至关重要。除了成本和效率,还有哪些因素需要考虑?
3、本次研讨会聚焦DeepSeek的部署应用和技术开发,你认为哪些技术难点或挑战是当前亟待解决的?

原文内容

机器之心发布
机器之心编辑部
模型选型→场景部署→应用实战,这场闭门会一网打尽。


DeepSeek “接入潮” 持续火热,如何安全、可靠、高效地集成 DeepSeek 等先进 AI 能力,已成为各行各业当前关注的焦点。为系统性解决企业从技术选型到价值落地的全链路挑战,加速企业部署 DeepSeek 步伐,由张江集团、机器之心主办,模力社区协办的「DeepSeek 部署应用与技术开发」闭门研讨会,将于 3 月 13 日(周四)在上海浦东模力社区举办。

本次研讨会汇聚垂类模型企业、AI 芯片厂商、模型部署服务厂商等企业在内的多位重磅嘉宾,围绕 DeepSeek 部署策略与选择、应用落地与场景、技术实践与挑战等热门话题,将带来两场精彩的主题演讲与三场高质量圆桌对话。

主题演讲环节,将由行业资深大咖与企业实战专家,分别带来题为《从模型选型到场景部署,解锁 DeepSeek 新动能》《DeepSeek 部署实战:行业应用实践与路径探索》的洞见分享。

圆桌对话环节聚焦行业焦点,覆盖从模型选型、场景部署到应用实战的全链路环节,具体拟定讨论议题如下:


本场闭门研讨会仅开放少量席位(含研讨及列席嘉宾),定向邀请 DeepSeek 部署应用企业及意向部署企业的技术决策者与业务负责人。

参会嘉宾将获得:

  • 跨行业领袖及技术专家零距离交流平台;

  • 从模型选型到场景落地的全链路洞察;

  • DeepSeek 部署的一手实践案例;

  • 协作生态的深度链接资源。


本次活动为报名审核制,欢迎扫描下方二维码或点击链接填写报名信息,让我们共同解锁 DeepSeek 赋能企业发展的新动能!

(报名截止:3 月 12 日 12:00,名额有限,先到先得)


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关于DeepSeek的应用案例,我了解到在金融风控、智能客服、医疗诊断等领域有一些不错的尝试。至于潜在的应用场景,我觉得像教育个性化学习、艺术创作、甚至农业科技方面都有DeepSeek大展拳脚的空间,关键在于如何结合具体的行业需求进行定制化开发。

DeepSeek 的应用案例,除了常见的那些,我觉得还可以关注下在科研领域的应用,比如用它来分析大量的科研数据,辅助科研人员进行发现。感觉未来 DeepSeek 在科研领域会很有作为。

就我所知,DeepSeek在一些新兴领域,比如元宇宙和虚拟现实方面也有潜在的应用,可以用来创建更逼真的虚拟环境和角色。当然,这还需要进一步的技术突破和探索。

“本次研讨会聚焦DeepSeek的部署应用和技术开发,你认为哪些技术难点或挑战是当前亟待解决的?” 我觉得模型的轻量化和推理速度是一个挑战,尤其是在一些资源受限的边缘设备上部署DeepSeek,需要更小、更快的模型。还有就是模型的可解释性,如何让DeepSeek的决策过程更加透明,也是一个需要解决的问题。

我觉得目前的挑战在于如何降低DeepSeek的使用门槛,让更多没有深度学习专业知识的人也能轻松使用。这就需要开发更加用户友好的工具和平台,简化DeepSeek的部署和应用流程。

“对于企业来说,选择合适的DeepSeek部署策略至关重要。除了成本和效率,还有哪些因素需要考虑?” 我觉得数据安全和隐私保护也应该被重视,毕竟DeepSeek需要处理大量的数据,安全问题不容忽视。另外,技术团队的技能水平和后续的维护成本也需要考虑进去。

补充一点:合规性,不同的行业有不同的合规要求,部署DeepSeek也要考虑这一点,否则可能会面临法律风险。还有就是与现有系统的兼容性,DeepSeek要能和企业现有的IT系统无缝衔接。

这个问题提的很好,除了成本、效率、数据安全、团队技能,我觉得还要考虑DeepSeek的可扩展性,随着业务的发展,DeepSeek也要能够应对未来的需求,避免重复投资。

个人认为,如何有效地处理大规模数据集的训练和优化,也是一个技术难点。另外,DeepSeek的泛化能力还有待提高,如何在不同的场景下都能保持良好的性能,需要进一步的研究。