3月17日下午，北京大学数智教育发展沙龙第三期在图书馆南配楼艺术鉴赏厅举行，人工智能研究院助理教授马郓主讲“大模型应用指北与DeepSeek实践指南”。为满足广大师生需求，本期沙龙设立三个会场，主会场采用现场面对面授课形式，深圳研究生院和新燕园校区分会场进行同步视频直播，全校300余名师生参加，教务长办公室数智教育办公室主任冯菲主持。

讲座主会场

马郓主讲

马郓从“计算与智能”视角出发，深入浅出地剖析了大模型的基本原理以及应用的基础方法。马郓结合图像识别、文本生成、图片生成等人工智能任务的实际案例，详细解读了利用计算实现智能的具体方式。在谈及大模型应用时，他建议大家转换思路，“不要问大模型能为你做什么，而要思考你期望大模型帮你做什么”，并尝试构建一种“将复杂任务逐层拆解，明确每个任务步骤，使每个步骤都具备清晰输入和输出”的思维模式。马郓着重强调，大模型在实际场景应用中存在幻觉、短期记忆以及偏见等问题，因此需通过优化提示词、提供额外信息、拆解任务、运用工具以及多模型协同等手段，提升大模型的应用成效。他还结合日常办公任务，依次展示了这些方法的实际运用。

马郓对DeepSeek的软件属性进行了全面解读，详细阐述了软件与模型之间的关联与差异，深入讲解了DeepSeek推理模型和通用模型的区别以及不同使用策略。他从模型选择、联网搜索、多轮对话等多个维度演示了DeepSeek的使用，并以日常工作中开展调查研究的全流程为例，生动展示了运用DeepSeek高效完成复杂任务的思路与过程。

马郓指出，接入私域数据是大模型落地过程中的关键难题，亟待解决算力资源以及私域数据与模型融合的问题。他介绍了自己团队研发的个人助手MyAI，该助手支持在个人电脑本地部署，具备私有文件接入、知识库动态提问、断网独立使用等特点，能够助力师生打造个人专属AI助手，切实保障数据与隐私安全。

深圳研究生院分会场1

深圳研究生院分会场2

新燕园校区分会场

现场交流

本期沙龙由信息科学技术学院、人工智能研究院协办，通过深入探讨大模型使用的思想理念、思维方式以及具体的思路方法，与会师生不仅理解了大模型的原理，更能切实掌握使用其赋能教学、科研与日常工作的核心要点。未来，“数智教育发展沙龙”将持续紧跟人工智能技术发展前沿，聚焦人工智能赋能教育教学的关键问题，积极推动教育教学模式创新，助力师生在人工智能时代的教育变革浪潮中主动应变。

延伸阅读：

“北京大学数智教育发展沙龙”由教务长办公室、教务部、研究生院、教师教学发展中心、图书馆以及数智教育发展国际大学联盟秘书处联合发起，是学校师生数智素养提升项目的重要组成部分。每期沙龙与图书馆信息素质工作坊合作，由相关院系或部门承办，通过举办专家讲座、开展实操工作坊以及组织座谈研讨等丰富多元的活动，为师生搭建人工智能前沿发展与工作实践相结合的学习平台，助力师生深入理解人工智能的底层逻辑，掌握其在教学与科研中的应用方法，引导大家主动地参与并引领人工智能时代的教育变革。相关活动视频已同步在北大图书馆及北大图书馆多媒体资源服务平台的专栏上线，方便师生们随时观看与学习。