主要观点总结
本文主要描述了DeepSeek等开源模型在高校和科研领域的应用情况，以及百度全栈“武器库”在解决高校AI落地难题中所起的作用和实战案例。文章还提到了AI for Science的需求增长和产学研合作的可能性。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek等开源模型的应用情况
DeepSeek等开源模型降低了大模型的算力要求，并推动了AI for Science的发展。但其应用过程中仍存在人才短缺、科研基础设施不足和技术栈复杂等瓶颈。
关键观点2: 百度全栈“武器库”的作用
针对高校AI for Science的难题，百度提供了全栈化的支持，包括国产自主昆仑芯万卡集群、百舸异构算力平台的算力调度中枢、飞桨深度学习框架和千帆大模型平台等，直击高校痛点。
关键观点3: 实战案例
百度与多所高校进行了深度合作，推出了多个实战案例，如同济大学、上海交通大学、清华大学、北京大学、复旦大学等。合作内容包括建设AI for Science科学数据开源开放平台、打造具身智能大模型开发平台、提升科研效率等。
关键观点4: AI for Science的需求增长和产学研合作
随着DeepSeek效应的持续扩散，AI for Science的需求正在快速增长，来自长尾市场的需求或将迅速膨胀。在此背景下，更多产学研合作有望加速到来。
文章预览
高校和科研人员 在农历节前已开始探索 DeepSeek 。百度全栈方案携手国内18家+头部高校，打造AI for Science实战攻略。 文｜牛慧 周享玥 编｜赵艳秋 一场AI变革的风暴，正以超乎想象的速度席卷高校科研领域。 “从大年初二开始，我们就接到很多客户的咨询电话，都在问怎么用DeepSeek模型，构建自己的专属业务场景。”一位高校人工智能服务商告诉数智前线，“其实， 这次高校和科研院所反应很快，早在农历年前就有行动 。因为DeepSeek是最先在学术圈‘爆炸’，然后扩大到技术应用圈和产业圈。” DeepSeek不仅把大模型的算力要求大幅降低，还开源免费，最小版本在
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