DeepSeek 部署与应用闭门研讨会:从选型到实战,赋能企业新动能

DeepSeek 部署应用闭门研讨会3月13日上海举办,聚焦模型选型、场景部署与应用实战,助力企业解锁 AI 新动能。

原文标题:报名|这可能是讨论 Deepseek 部署与实践最有深度的闭门会

原文作者:机器之心

冷月清谈:

机器之心联合张江集团、模力社区将于3月13日举办“DeepSeek 部署应用与技术开发”闭门研讨会。会议聚焦DeepSeek等先进AI能力在各行各业的集成应用,旨在解决企业从技术选型到价值落地的全链路挑战,加速DeepSeek的部署。会议将邀请垂类模型企业、AI芯片厂商、模型部署服务厂商等多位嘉宾,通过主题演讲和圆桌对话,深入探讨DeepSeek的部署策略、应用场景、技术实践与挑战。议题涵盖模型选型、场景部署、应用实战等关键环节,为参会者提供与行业领袖、技术专家交流的平台,分享一手实践案例,并促进协作生态的深度链接。

怜星夜思:

1、DeepSeek 这类大模型在不同行业的部署,面临的最大挑战是什么?除了文章里提到的技术选型和场景部署,还有哪些因素需要特别关注?
2、文章提到 DeepSeek 的“接入潮”,你认为企业应该如何避免盲目跟风,理性评估自身是否真的需要以及如何有效利用这类先进 AI 能力?
3、如果你是本次闭门研讨会的参会者,你最希望听到哪些方面的内容?或者说,你认为本次研讨会最应该关注哪些议题?

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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避免盲目跟风的关键在于“定制化”。每个企业的业务场景和数据特点都不同,照搬别人的经验肯定行不通。最好的方式是从自身需求出发,训练或者微调一个适合自己的模型。当然,这个过程需要投入大量的人力物力,但从长远来看,是值得的。

个人认为,除了选型和部署,更关键的是企业内部对AI的认知和接受程度。如果团队没有AI思维,再好的模型也发挥不了作用。此外,模型的持续优化和迭代也至关重要,需要建立一套完善的反馈机制,让模型能够不断适应业务需求的变化。

作为技术负责人,我更关心 DeepSeek 的技术细节和最佳实践。比如,如何进行模型压缩和加速?如何解决模型部署中的兼容性问题?如何监控模型的性能和健康状况?这些都是实际工作中会遇到的问题。

我觉得首先要搞清楚一个问题:你的业务痛点是什么?DeepSeek 或者其他大模型能不能解决?别为了用AI而用AI。其次,要做小规模的 POC(概念验证),看看效果如何,投入产出比是不是划算。最后,要建立一套完善的评估体系,持续跟踪AI的效果,及时调整策略。

我觉得除了技术和场景,数据安全和合规性绝对是重中之重。尤其是在金融、医疗这些敏感数据扎堆的行业,怎么确保数据不泄露、符合监管要求,直接决定了能不能用,敢不敢用。另外,成本也是一个很大的考量,训练和推理的成本都得算进去。

提供一个更“接地气”的思路:先从简单的AI应用入手,比如智能客服、内容推荐等,积累经验,培养团队。等有了足够的积累,再考虑更复杂的AI项目。这样可以降低风险,避免一次性投入过多资源。

我最想了解的是 DeepSeek 在特定行业的成功案例和失败案例。成功案例可以借鉴,失败案例可以避免踩坑。另外,我还想了解 DeepSeek 的部署成本、性能指标、安全性等具体数据,以及与其他大模型的对比分析。

从业务角度出发,我更关注 DeepSeek 如何提升业务效率、降低运营成本、创造新的商业价值。最好能有具体的案例分析,量化AI带来的收益。另外,我还想了解 DeepSeek 的未来发展趋势,以及它可能对行业带来的影响。

谢邀,人在魔都,刚下飞机。楼上说的都很有道理,我补充一点:人才!不是IT人才,是既懂行业Know-How,又懂AI应用的人才。这种复合型人才太稀缺了,直接影响了AI在垂直行业的落地速度。另外,我觉得大模型的可解释性也很重要,尤其是在需要人工干预的场景下,模型给出的结果如果无法解释,很难让人信任。