正如科幻作家克拉克所言："任何足够先进的技术都与魔法无异。"生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度渗透至教育领域，成为重塑教与学关键环节的认知基础设施。当AI能完成越来越多以往只有人类才能胜任的任务，教育系统不可避免地迎来系统性变革。本报告围绕八大核心问题，为我们勾勒出智能时代教育发展的新蓝图。

智能体从概念走向企业落地，不仅面临技术本身的复杂性，更需解决与企业现有业务、数据、系统的深度耦合问题。本章聚焦智能体落地的六大核心技术挑战，系统拆解“成本高、性能弱、安全风险大”等痛点的解决方案，并从“基础设施-开发平台-应用生态”的全栈产品方案，以及企业分阶段建设规划，为智能体规模化落地提供可落地的实践路径。

大模型精调是指在预训练大模型（Pre-trained Large Model）基础上，通过引入特定任务或领域的标注数据，对模型参数进行针对性优化调整，以提升其在目标场景下性能的机器学习过程。

本文是对北京大学《DeepSeek内部研讨系列：AI工具深度测评与选型指南（Lovart专题）》的总结和摘要，提供原pdf报告下载。

AI视频技术已从实验性“技术炫技”阶段，迅速发展为影视预演、广告创意、短视频制作、在线教育等领域的实用工具。其核心价值在于重构视频内容创作范式，降低创作门槛、提升生产效率，同时拓展创意表达的边界。

AI视频生成技术已不再是局限于实验室的前沿探索，而是深度渗透到影视娱乐、营销、文旅、教育、医疗、新闻媒体等多个领域，从单一的创意辅助工具，升级为驱动行业全流程重构的核心引擎。其核心价值集中在“降本增效”与“创意赋能”，既系统性改变了行业成本结构，也催生了全新的内容形态与商业模式。

本教程旨在提供一套通用、实用的大模型Prompt编写技巧。无论是开发者、研究人员、内容创作者，还是希望在日常工作中更高效利用大模型的普通用户，本指南都将帮助您掌握核心原则和场景化策略，提升与大模型协作的效率和效果。我们将避免依赖特定模型的专属功能，聚焦于跨模型通用的最佳实践。

本文主要介绍了综合使用DeepSeek + CherryStudio生成Mermaid格式图表的方法和步骤，如流程图、时序图、甘特图、思维导图等。

大型语言模型（LLM）的训练体系可划分为三个关键阶段：预训练（Pre-training）、后训练（Post-training）与微调（Fine-tuning）。这三个阶段既相互独立又紧密衔接，共同构建了从通用模型到垂直领域应用的完整技术链路。

《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》是我国推动人工智能全面融入经济社会发展的纲领性文件，核心目标是通过“人工智能+”重塑生产生活方式，培育新质生产力。