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联想百应智能体深度融合DeepSeek 加速助力万千企业拥抱AI
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小成哥
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近日,联想百应智能体正式宣布引入国产 AI 大模型 DeepSeek,此举将极大的拓宽联想百应智能体在AI应用边界的拓展,实现产品的技术升级。作为国内*面向中小企业的IT服务智能体,联想百应智能体将在渐进式分层知识蒸馏、MoE架构融合、可视化推理思维链和强化学习等技术上与DeepSeek实现深度融合,并在架构开源和“智能体生态”战略上加深合作。
基于持续的技术投入和与*科技企业深度合作,联想百应智能体将持续扩大自身在AI解决方案及服务领域的*优势,全面助力中小企业实现开源、增效与降本。
技术深度融合,联想百应智能体持续丰富“装备库”
2025年春节期间,DeepSeek实现现象级刷屏,其影响不仅是在科技行业,春节之后短短四五天的时间里,仅在Wind平台发布,标题含DeepSeek的研究报告就超过200篇。凭借媲美国际*的技术实力和超低的训练成本,DeepSeek掀起了一场AI风潮。
此次联想百应智能体与DeepSeek在技术上实现深度融合,将有效帮助联想百应智能体丰富技术“装备库”,其基于智能IT引擎“擎天3.0”所具备的多模态交互、可视化思维链、多方案博弈、多智能体协作、全链路安全五大技术能力都将得到补强,用户在使用联想百应智能体时,即可获得包括DeepSeek在内的多个大模型的技术能力支持。
首先是算力调度上,DeepSeek的渐进式分层知识蒸馏可将大型模型的知识迁移至更轻量化的模型中,在保持性能的同时降低计算资源消耗。通过擎天3.0的混合架构调度能力与DeepSeek 模型蒸馏技术的结合,可*终达成“端-边-云-网-智”的高效协同。使得企业能够在边缘设备上部署轻量化模型,减少对云端算力的依赖,进一步降低了运维成本。
而在模型架构上,百应服务大模型MoE架构包含多个专用的“专家模型”,每个专家针对特定任务(如IT问题诊断、AI办公)进行优化,有效降低计算负载。DeepSeek同样拥有全球*的模型架构,DeepSeek R1模型所采用的就是MoE(稀疏混合专家模型)架构。引入DeepSeek,能够更好的支持百应服务大模型MoE的动态调度,根据输入特征选择匹配专家,提升处理效率和输出质量,满足企业级场景对资源利用率的高要求。
DeepSeek R1具备比肩国际顶尖水平的链式推理能力和多模态处理技术,这与百应智能体的“可视化思维链”“多方案博弈”“多模态交互”等技术特性形成互补。打破传统大模型作为“黑箱”的局限,每个推理步骤和逻辑链条都清晰可见。这种透明性对于IT服务场景和企业决策尤为重要。R1模型的深度推理能力可协助快速生成多种解决方案,而百应智能体的多方案博弈功能则能通过成本效益分析筛选*优解,这种技术协同大幅提升了决策效率。
除此之外,在强化学习&强化微调上,DeepSeek-R1 通过高质量 CoT(思维链)监督微调,配合强化学习(RL)实现了强大的推理能力,其强化学习流程通过试错迭代优化参数,显著提升模型在复杂任务中的决策效率。
联想百应智能体结合自身基于联想 30 年在 IT 专业服务方面积累的数据训练成果,拥有庞大、完整的专业解决方案资源。在与 DeepSeek 融合后,联想百应智能体能够模拟用户咨询时的思考过程,以更精准的方式定位问题,在面对硬件故障、软件问题或系统配置错误等各类 IT 难题时,用户通过拍照、截图、语音、文字等多模态方式提问,智能体都能以图文并茂的形式给予解答,还能做到自动识别设备情况,调用内置AI工具集解决问题。
开源生态共建,“智能体生态”赋能企业高效拥抱AI
联想方案服务与DeepSeek的合作,不仅是双方技术整合,更是生态共建的起点。与闭源国际大模型相比,DeepSeek R1具备开源、高性能、低成本三大优势。其中, DeepSeek 全面开源其多模态、多尺寸模型且采用MIT许可协议,这促进了技术的广泛传播。得益于 DeepSeek 全面开源配合联想百应自研大模型推理加速引擎,可再度降低模型训推成本,使得企业具备成本竞争优势。
更为关键的是,联想百应智能体正在构建以百应LAB为核心面向企业的“智能体生态”的战略,“智能体生态”将整合联想*的行业大模型与丰富的产业生态资源,打造一个几乎涵盖所有大模型、智能体的 AI 生态,这可以帮助企业员工打造自己的智能体。以DeepSeek为代表的开源大模型为这一开放生态的打造带来了更多机遇。开发者无需从零构建模型,通过云平台一键调用,极大简化了企业 AI 应用的开发流程。联想百应智能体借助这一优势,进一步拓展生态体系,吸引更多开发者参与到应用开发中。
企业可根据自身需求,在这个生态中选择合适的模型和智能体,还能结合自身业务数据进行专属的模型训练推理,打造更贴合自身业务的专属岗位智能体,为企业的开源发展提供了更广阔的空间。
未来,联想百应智能体和DeepSeek将持续深化探索强化学习、多模态融合等前沿技术,进一步提升模型定制化能力。通过技术融合、生态共建等多方面的合作,为万千企业的智能化转型和发展提供助力。
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