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内容概要：本文档由张卓老师讲解，重点探讨DeepSeek的技术革新及强化学习对未来AI发展的重要性。文章回顾了AI的历史与发展阶段，详细解析Transformer架构在AI上半场所起到的作用，深入介绍了MoE混合专家以及MLA低秩注意机制等技术特点如何帮助DeepSeek在AI中场建立优势，并探讨了当前强化学习的挑战和边界。文档不仅提及AlphaGo和小游戏等成功案例来说明强化学习的强大力量，还提出了关于未来人工通用智能（AGI）的展望，特别是如何利用强化学习提升现有LLMs的能力和性能。 适用人群：本资料适宜对深度学习感兴趣的研究人员、开发者以及想要深入了解人工智能最新进展的专业人士。 使用场景及目标：通过了解最新的AI技术和前沿概念，在实际工作中能够运用更先进的工具和技术解决问题。同时为那些寻求职业转型或者学术深造的人提供了宝贵的参考。 其他说明：文中提到了许多具体的例子和技术细节，如DeepSeek的技术特色、RL的理论背景等等，有助于加深读者对于现代AI系统的理解和认识。
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