报告围绕DeepSeek展开，从中华文化基因探讨其成功因素，分析争议点，思考人工智能发展道路，并介绍私有化应用方法，展现了对中国AI发展的展望。

1. DeepSeek成功的文化与技术因素：报告指出中华文化的开放、包容、共享美德以及汉字的高效性和可传承性为DeepSeek发展提供了优势。在训练语料上，DeepSeek总语料规模达14.8万亿token，涵盖多领域，中文语料占比3%，且通过多层净化技术和分词优化提升数据质量；相比之下，ChatGPT英文语料占比约92.6%，中文语料仅约0.1% 。技术上，DeepSeek通过算力优化、算法革新打破CUDA标准库壁垒，采用思维链提升逻辑性能，进行架构创新，证明小规模高质量数据的优势，实现技术突围。

2. DeepSeek面临的争议：关于知识蒸馏技术，存在抄袭与创新的争议。知识蒸馏是将大型模型知识迁移到小型模型的技术，有人认为这是抄袭，但报告指出创新是基于已有理论进行实际应用和改进，如基于牛顿定律制造航天器等，DeepSeek在技术应用上有其创新之处。此外，人工智能被质疑是资源黑洞还是效率革命，以Grok3和DeepSeek为例，二者在GPU使用数量上差异较大，引发对人工智能资源消耗和效率提升的思考。

3. 人工智能发展的思考：从“道”与“术”的角度看，人工智能的“道”是规律、本源，“术”是方法、技巧。真正的人工智能应是“智”（算法）、“能”（能力扩展）与伦理安全的结合。目前人工智能面临诸多伦理安全问题，如电车困境、算法偏见、AIGC幻觉等，需要找到“阴阳气和”的发展之道，解决这些问题。

4. DeepSeek私有化应用方法：为增强本地DeepSeek能力，报告介绍了多种方法。检索增强生成（RAG）能动态检索知识、利用外部知识库增强答案，具有成本效益高、可信等优点，同时报告详细介绍了其本地部署过程，但使用Ollama部署存在安全风险，需进行安全加固。大模型微调方面，LoRA通过训练低秩矩阵注入原始模型实现微调，减少训练资源需求；Backbone则是设计专业骨架模型装载在基础模型输出端，只训练骨架模型，适用于不同专业场景任务。还有基于LLaMA - Factory的轻代码微调方法，通过安装部署、制作训练模版、修改参数等步骤，可实现模型微调，如训练AI智能助教，用于出题和答疑，还可与虚拟仿真实验室集成。

5. 展望中国AI发展：报告展望中国AI发展前景，提出要走属于中国的AI之路，未来或许能用AI技术揭开《推背图》《梅花易数》等传统文化的神秘面纱，推动中医和周易等领域的研究。

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