课程大纲：

DeepSeek技术架构培训

培训对象：
证券行业战略规划、技术研发、投资研究、风控合规、客户服务等业务部门的管理及技术人员；

课程背景：
本课程结合AI大模型技术革命与证券行业数字化转型的双重背景，聚焦DeepSeek的核心技术突破及其在证券行业的应用潜力，解析指令模型与推理模型的技术差异，探讨低成本、高性能AI对证券业务模式的重构逻辑，帮助学员从技术认知、应用场景到战略布局全面掌握AI驱动的行业变革趋势。

课程收益：
培训完结后，学员能够：
1.理解DeepSeek的技术特性：掌握其低成本、高效率的核心优势及技术实现路径。
2.区分指令模型与推理模型：明确两类模型的技术差异及在证券业务中的应用场景。
3.预判AI技术趋势：分析推理模型未来可能具备的复杂决策、动态交互能力及其对金融智能化的推动。
4.评估行业影响：识别DeepSeek对投资研究、客户服务、风险管理等核心业务的效率提升路径。
5.规划成本与算力策略：掌握AI大模型成本优化方法及算力需求变化趋势。
6.制定应对策略：结合开源生态与行业竞争格局，设计证券机构的AI技术应用路线图。

课程大纲：
单元
大纲
内容
单元一
DeepSeek的核心技术突破与行业意义
1.DeepSeek的技术架构解析
1.1)MOE（专家混合模型）与MLA（多头潜在注意力）算法的创新。
1.2)参数规模与算力效率：V3模型6710亿参数中仅激活370亿，训练成本557万美元的颠覆性意义。
案例：对比metaLlama3与DeepSeek-V3的算力需求差异（H800GPU数量减少87.5%）。
讨论课题：证券机构如何通过低成本AI模型降低技术投入门槛？
2.性能评测与商业化潜力
2.1)在MMLU、DROP等评测中超越GPT-4o的关键表现。
2.2)开源模式对OpenAI闭源垄断的挑战：技术民主化与生态共建。

单元二
指令模型与推理模型的差异
1.指令模型的核心逻辑
1.1)基于用户指令生成结果，强调任务执行的准确性（如传统GPT系列）。
1.2)局限性：缺乏动态推理过程，依赖大量监督微调数据。
2.推理模型的范式革新
2.1)DeepSeek-R1的强化学习训练：跳过监督微调，直接通过逻辑链生成解决方案。
2.2)关键能力：文档分析、数学推理、代码生成（AIME2024测试成绩79.8%vs.OpenAI-o1的96.7%）。
案例：某券商测试中利用DeepSeek-R1优化量化交易策略的回测效率。

单元三
证券行业的AI应用场景重构
1.投资研究与资产管理
1.1)自动化研报生成与多因子模型优化。
1.2)实时市场情绪分析与事件驱动策略。
2.客户服务与合规风控
2.1)智能投顾的交互式决策支持（如“思考过程”可视化）。
2.2)反洗钱与异常交易识别的动态推理能力提升。
案例：奇安信利用DeepSeek-R1实现安全威胁研判效率提升30%。

单元四
AI成本优化与算力需求演变
1.DeepSeek对算力生态的影响
1.1)训练成本降低20%-40%对资本支出的释放效应。
1.2)推理算力需求增长：从训练密集型向应用密集型的转变。
2.证券行业的算力策略
2.1)混合云部署与国产算力替代（如海光信息、浪潮信息）。
讨论课题：如何平衡推理算力需求与GPU供应链风险？

单元五
行业竞争格局与开源生态的机遇
1.OpenAI与DeepSeek的路线之争
1.1)闭源收费vs.开源生态：技术壁垒与商业化闭环的博弈。
2.证券机构的开源策略
2.1)参与社区共建vs.自主模型微调的路径选择。
案例：阿里云、腾讯云快速集成DeepSeek模型的开源实践。
3、企业部署模型和使用模型的成本将大大降低。

单元六
推理模型的未来趋势与高阶能力预测
1.复杂决策与动态交互能力
1.1)多模态融合：文本、数据、图表联动的投资决策支持。
1.2)实时自适应学习：基于市场波动的策略动态调整。
2.伦理与风险挑战
2.1)模型幻觉的进一步降低与可解释性提升。
2.2)监管科技（RegTech）与AI合规框架的协同演进。

单元七
AI的这种变化下，企业和职员该如何应对
1.AI大模型的时代下复合型人才需求的持续攀升
2.要求学习能力越来越强，尤其是对技术逻辑、
业务理解和技术工具的使用能力。
3、某些工作流程的重塑可能性

DeepSeek技术架构培训