S36沙龙会 - 要玩就玩沙龙会s36沙龙国际

历经二十余年在教育信息化领域的持续深耕，s36沙龙国际始终致力于以技术创新驱动行业发展，成功构建了覆盖教学、管理、服务等多场景的智慧校园生态体系。结合公司智慧校园场景解决方案和产品实践，s36沙龙国际推出了涵盖校园全场景AI助手、智能体创新平台、私有模型定制开发与部署等核心模块的智慧校园AI解决方案矩阵，深度聚焦智慧校园建设场景的智能化需求，有效推动高校数字化转型进程。

本文将重点阐述备受瞩目的国产DeepSeek-R1模型如何赋能s36沙龙国际智慧校园AI解决方案，推动其持续升级并提供强大的智能化服务。后续系列文章还将深度剖析公司其他已落地实施的AI解决方案，全方位展现AI技术在教育信息化领域的实践成效。

DeepSeek-R1作为国产大模型标杆，凭借6710亿参数规模与MoE稀疏架构，在人工智能领域实现了新突破，其技术核心在于运用规则驱动且奖励可验证的强化学习技术，激发预训练模型构建 “长思维链”的能力。长思维链类似人的思考过程：比如在理工科考试中，考生写在草稿纸上的演算过程。而在复杂推理、数学计算、编程等任务中，长思维链模型的发散性假设、验证、推理、反思等高级认知能力尤为让人印象深刻。这种"深思熟虑"的决策路径，相较传统模型的即时反馈模式显著提升了复杂场景下的回复质量。

作为全球第二个掌握长思维链训练技术的AI实体（此前仅美国OpenAI的o1模型具备该能力），DeepSeek-R1打破国外技术垄断构建自主可控的AI基础设施，又为教育行业智能化升级提供新范式。目前该模型已在全国政府、高校系统实现规模化部署，s36沙龙国际作为教育信息化领军企业，在完成模型部署技术路径验证的基础上，进行了前瞻性的行业思考。

校园场景千姿百态我们总需要深度思考吗？

现阶段的“深思熟虑”是有代价的，即更长的等待时间和更多的算力成本。为满足多样化需求，结合使用性能良好的非长思维链模型与DeepSeek-R1长思维链模型成为更优选择。

以s36沙龙国际小美助手家族系列产品为例，系统能基于任务认知层级使用不同类型的模型，无论采用远程调用还是本地部署的方式，都能有效降低成本、减少用户等待时间，提升整体用户体验。

深度认知层：针对数据洞察、专业决策问答、学科答疑、考试陪练、考题生成及试卷批改等复杂任务，由DeepSeek-R1负责处理。

即时响应层：对于意图识别、校内知识问答、应用推荐及业务办理等强调即时反馈的简单任务，采用非长思维链模型快速响应（小美助手家族和星工场平台兼容各类主流大模型）。

自由拓展层：用户也可根据自身需求与偏好，灵活自由地切换DeepSeek-R1及其他模型，根据实际应用场景调整使用策略。

DeepSeek-R1赋能本地化 AI 解决方案

除了小美家族系列校园AI助手，s36沙龙国际自研的星工场智能体创新平台、大模型定制训练服务和本地部署服务也已全面接入DeepSeek-R1。这种接入不仅限于远程API调用，更能通过蒸馏+强化学习的训练方法，使小参数量模型具备长思维链生成能力，从而打造性价比更高、任务适配性更强，且更适合本地部署的长思维链模型。

与此同时，公司研发团队依托MoE模型架构的优势，对前向传播计算进行优化，显著降低GPU显存占用，进一步放宽了DeepSeek-R1本地部署的算力要求。接下来，我们将介绍DeepSeek-R1在校园场景的部分应用案例，并深入展示s36沙龙国际在高效完成本地化部署和模型定制优化方面的技术优势。

场景用例

1、专业决策问答——报销智能助手场景展示

小美智能助手结合DeepSeek-R1，提供本地部署与云服务两种模式，能够对接各类业务系统，满足自动化办事、答疑解惑、数据查询等核心管理与服务需求。

以涉及复杂的政策匹配与审批环节的报销流程为例，DeepSeek-R1凭借长思维链推理能力，精准解析用户需求和上下文信息，高效响应问答并提供决策辅助。

用户提问：“我要报销参加CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）的差旅费，该怎么操作？”

智能助手解析：识别核心任务（报销差旅费），自动匹配具体会议（CVPR）及相应的高校报销政策，并精准推送适用的报销流程，避免用户翻阅冗长的文档。

此外，小美与DeepSeek-R1的结合，还广泛适用于职称评定与奖学金申请、校友资源与职业发展、突发事件应对、选课指南与学术助手等多种专业决策问答场景，为用户提供精准高效的支持。

然而，对于高校本地化部署而言，DeepSeek-R1强大的推理能力伴随的较高算力开销，可能成为实际落地方案推进过程中的瓶颈。

为突破这一瓶颈，进一步提升校园场景中大模型的落地效果，s36沙龙国际研发团队将DeepSeek-R1赋能服务与管理的关键能力拆解为语义理解与任务拆解、跨层级知识关联、个性化适配以及任务自动化与工具集成四个核心方面，同时，针对性收集并制备与这些关键能力相契合的校园语料，在公司自研的星普校园大模型上，通过SFT+RL（监督微调+强化学习）的训练技术，实现了与DeepSeek-R1相近的智能推理效果，而算力消耗仅约为其 1/20（内部测评验证）。这一创新成果带来诸多优势：

低成本部署：高校能够在有限的算力预算内，在校内服务器上高效运行AI助手，实现本地化智能推理，降低运营成本。

本地数据安全：支持私有化部署模式，有效避免敏感数据外泄风险，严格符合数据合规要求，保障校园数据安全。

高效任务处理：针对报销、学术、选课、职业规划等场景，提供接近DeepSeek-R1级别的强大推理能力，同时降低GPU显存占用，提高本地化推理效率，为校园用户带来更优质的服务体验。

2、提供学科答疑——智能助教场景展示

星工场智能体创新平台融合DeepSeek-R1的强大能力，灵活支持本地部署和云服务两种模式，赋能每所学院为每门课程量身定制教学助手，深度回答学生围绕教学内容提出的各类问题，极大地节省授课教师与学生助教的时间精力，有效提升教学效率。

在理科与工科领域，有力支持代码调试、实验设计、公式推导等复杂应用场景，全面提升解题准确率，助力学生攻克专业难题；

在文科与社科范畴，平台可提供文献综述、引用推荐、思路指导以及学术趋势分析等服务，使科研效率实现倍增，为学术研究注入强大动力。

凭借强大的推理能力，DeepSeek-R1在AI助教的多个关键领域展现出显著价值，涵盖教案自动生成、作业智能批改等助教工作，个性化辅导、问题即时答疑等助学环节，以及试卷智能生成、个性化补考方案等助考方面。但DeepSeek-R1和其他通用大模型在精准适配特色学科教学内容方面仍存在一定原生局限性。

面对不同高校特色学科的精准适配需求及高昂算力成本挑战，s36沙龙国际研发团队与高校展开深度合作，提供定制化解决方案，通过对百亿量级标杆基座模型（诸如DeepSeek蒸馏版模型、星普大模型）进行专项优化，结合精细数据筛选、标杆模型导入、监督微调（SFT）+强化学习（RL）、精准评测+迭代优化，确保模型精准贴合各高校的学科建设需求。

同时，优化后的模型在算力成本方面具有优势显著，能够在本地实现高效部署，支持万人级并发，通过学科定制化+高效部署的双重优化，为高校提供更为精准、智能的教学支持，强力推动智慧校园建设与精品课程的蓬勃发展。

3、精准数据洞察——数据智能场景的应用与优化

高校在服务管理、教学、科研等多个领域积累了种类丰富、规模庞大的数据，其中许多已接入校园统一数据平台，涵盖消费、选课/排课、论文提交、教室资源、实验、社团、舆情、就业、档案、食堂、校车服务等众多方面。

依托对接数据平台，s36沙龙国际提供的智能化解决方案深度融合小美智能助手、DeepSeek-R1及星工场创作平台，有力支持跨部门的数据整合与深度挖掘，以教学、科研、后勤数据为例，能够实现多方面的高效应用：

教学质量评估：借助课堂反馈与成绩趋势分析，预测学生挂科风险，进而优化教学方案，提升教学质量。

校园安全预警：分析门禁记录与事件上报数据，及时识别异常行为并触发应急响应，保障校园安全。

资源智能调度：根据需求动态调整教室、食堂、校车等资源配置，显著提高资源利用率。

在自然语言生成SQL指令这一关键环节，s36沙龙国际依托多年积累的自有数据库与开源数据的结合，通过监督微调（SFT）+强化学习（RL）训练出星普SQL大模型，该模型的SQL查询准确率较一般通用大模型提升30个百分点（绝对值），总体准确率≥90%，表现媲美满血版的DeepSeek-R1，但算力成本仅约为其1/20（内部测评验证）。

凭借深厚的数据积累与卓越的模型优化能力，公司致力于构建高效、低成本、精准可控的数据智能生态，赋能高校数智化升级，为智慧校园建设提供强劲驱动力。

4、智能体自动化创建——以 AI 辅导员的创建为例

星工场创新平台，是一款专为校园打造的AI智能体与应用创新平台，它与公司自有的智慧校园业务相结合，通过预置模板和AI自动化能力，支持用户便捷地创建和编辑AI智能体与应用，助力校园智能化升级。在这一创新生态中，DeekSeek-R1/V3模型不仅服务于智能体本身，更扮演着“智能体创造者”的角色，极大地提升了创作过程的舒适度和便捷性。

以AI辅导员的创建为例，用户只需在星工场中输入“创建一个AI辅导员”，系统便会自动扩展AI辅导员的职责范围，并生成格式优美、内容丰富的提示词，同时构建逻辑清晰、可用性强的工作流。创作者仅需对生成内容进行调整或提出进一步要求，即可轻松优化AI辅导员的功能，从而大幅降低创作门槛与时间精力投入。

核心优势

1、强化人才与算力基石 驱动AI创新与服务升级

在研发人才投入上，s36沙龙国际组建了一支实力卓越的AI研发团队与专业的售前团队，核心成员均毕业于国内外Top 10顶尖高校，拥有深厚的学术底蕴与丰富的行业实践经验。团队成员曾在业界领先的科技企业或科研机构深耕多年，精通计算机视觉、自然语言处理等尖端技术，业务能力覆盖算法研发、工程实现以及应用落地等多个关键环节，为公司技术创新与产品交付铸就坚实基石。

在算力资源布局上，公司已完成本地GPU集群的搭建，并灵活租用云GPU服务器，可实现对NVIDIA A100、H20、L40以及昇腾910B等高性能计算卡的调度，确保大模型训练拥有充足且稳定的算力资源支撑，有效提升了运算的高效性与稳定性，为技术突破奠定了坚实基础。

面对AI技术的日新月异与客户需求的瞬息万变，s36沙龙国际凭借雄厚的人才库与强大的算力资源，成功建立了持续服务能力体系，确保客户在任何时间、任何地点，都能便捷地获取高效的本地部署服务、前沿的深度学习算法、专业的行业洞察、精准的形势判断以及创新的解决方案，始终保持与技术前沿同步，灵活应对市场挑战。

2、打造高效本地化AI解决方案 三大核心优势赋能行业智能化升级

本地化部署可以为高校筑牢数据隐私安全防线，极大程度降低师生个人数据以及各部门、科处数据的外部泄露风险，但高昂的GPU服务器成本与复杂的集群建设过程往往成为其普及的障碍。

针对这一挑战，s36沙龙国际研发团队深入探索，围绕本地化部署方案打造三大核心优势，不仅简化了私有化本地模型的部署流程，确保数据安全牢固地留在校园内部，而且有效降低了算力成本，显著增强了本地部署方案的吸引力与可操作性，为高校带来了更加经济、高效且安全的AI解决方案。

（1）强化学习激发小参数量模型长思维链能力

相较于超大规模模型，中小参数量模型在推理速度和部署成本方面具有显著优势，尤其在长思维链生成模式下，该优势更为凸显。针对特定任务，通过强化学习策略提升中小模型在特定领域内的长思维链生成能力，可以极大增强其实用价值。这种方法不仅有望在校园服务与管理、教学、科研等场景中取得优异任务表现，还可将算力开销降至通用型超大模型的数十乃至数百分之一。

研发团队基于十亿级与百亿级参数量的基座模型，运用监督微调（SFT）+ 强化学习（RL），成功复现了DeepSeek-R1 671B模型的长思维链生成能力。在强化学习方面，受DeepSeek-R1技术报告启发，团队创新性地遴选了函数调用、数学问题求解、SQL指令生成、编程题解、正则表达式生成、逻辑推理等奖励可验证的任务，并以此构建强化学习训练体系，从而有效提升模型的推理能力与思维连贯性。

与此同时，团队持续拓展训练任务集，收集并生产更多高质量训练数据，进一步提升模型的泛化能力。实验结果验证了小参数量长思维链模型的可行性，表明其在专业决策问答、学科答疑、智能批改、数据洞察、智能门户等校园AI场景中具备较高适用性，为实际应用落地奠定基础，也为后续优化与扩展指明方向。

（2）显存优化技术

针对DeepSeek系列模型的MoE架构，s36沙龙国际研发团队根据其特性对前向传播计算进行优化，将计算合理分配至GPU显存和CPU内存，采用以内存换显存策略，有效降低GPU显存占用。在扩充GPU服务器内存后，团队已成功在单张A800或H20 GPU上部署并运行满血671B DeepSeek-R1模型，且实现10 tokens/s的生成速度。

相较于市场上主流的两节点16张H20或A800部署671B DeepSeek-R1的方案，团队的优化方案将GPU算力成本降至原方案的约 1/16。目前，团队正进一步优化token生成速度，使单张GPU的推理性能更具实用价值。

除单张GPU部署外，团队还积极探索多节点部署方案的优化，研究跨节点专家并行（EP）和预填充-解码分离（PD disaggregation）技术，以进一步提升token吞吐量。

未来，团队将持续加大在大模型适配低成本硬件方面的研发投入，确保其不仅能在高性能数据中心稳定运行，也能在资源受限环境中顺利部署，推动更广泛的实际应用，进一步提升本地部署的经济性与可行性。

（3）大模型一体机

为解决传统算力集群与模型独立部署方案的复杂性与高昂成本问题，我们推出了大模型一体机——一款即插即用、软硬一体化、高性能可扩展的AI计算平台，支持DeepSeek-V3/R1全系列模型以及公司自研星普大模型和其他主流可商用开源模型（如Qwen、LLaMA、Baichuan、GLM等），满足不同场景下的AI计算需求。

大模型一体机采用软硬件一体化方案，出厂即预装AI计算框架（PyTorch、vLLM、SGLang 等）和其他环境依赖，并可根据整体方案搭配小美系列校园助手和星工场创新平台，预先完成系统部署、大模型装载、适配与调优。用户仅需进行简单的网络配置，即可运行AI服务，实现“拎机即用”，大幅降低软硬件选型、采购、部署及运维的复杂度，加速AI计算能力的落地应用。

不同任务场景对算力需求各异。公司提供的大模型一体机支持NVIDIA和昇腾两大硬件方案，可根据业务需求灵活选择，均支持多精度计算（FP16/BF16/ INT8/FP8），在保证计算精度的同时，提高推理速度，降低能耗和使用成本。

NVIDIA 一体机：搭载H20/A800/L40等GPU，适用于商用级AI部署，并通过3C认证，确保设备符合国家安全与质量标准。

昇腾一体机：基于Atlas 800I A2推理服务器，集成8颗昇腾 910B计算卡，支持全栈国产化AI计算环境，提供安全、稳定、高效的AI计算能力。

对于涉及私域数据的AI任务，数据安全至关重要。大模型一体机采用本地私有化部署方式，无需依赖云端 API，有效避免数据泄露和隐私合规风险。同时，s36沙龙国际提供包括硬件维保、软件调优、远程技术支持等全方位的运维保障服务，确保系统稳定运行，降低客户的长期运维成本，让AI服务更加高效便捷。