清华、北大、浙大DeepSeek学习资源全汇总（附下载链接）

引言

DeepSeek作为当前人工智能领域的热门研究方向，吸引了全球顶尖高校的关注。清华大学、北京大学和浙江大学凭借其雄厚的科研实力和丰富的教育资源，在DeepSeek领域积累了大量的优质学习资源。本文将全面梳理这三所高校的DeepSeek相关资源，并提供可直接下载的链接，帮助开发者和研究者快速获取所需资料。

一、清华大学DeepSeek资源

1. 课程资料

清华大学计算机系开设的《深度学习前沿》课程（课程编号：60240013）提供了完整的DeepSeek相关内容。课程资料包括：

• 讲义PPT（涵盖Transformer架构、自注意力机制等核心概念）
• 编程实践作业（基于PyTorch框架）
• 经典论文阅读清单

下载链接：[清华云盘地址]/deepseek_course_materials.zip

2. 开源项目

THUDM（清华数据挖掘组）开源了多个DeepSeek相关项目：

• CPM-2：百亿参数规模的中英文预训练模型
• OpenPrompt：提示学习工具包
• ModelScope：模型共享平台

GitHub地址：github.com/THUDM

3. 学术论文

清华NLP实验室发表的DeepSeek领域重要论文：

• “Efficient Transformers: A Survey”（IEEE TPAMI 2022）
• “Long-Range Transformer”（NeurIPS 2021）

论文下载：[清华学术库链接]/papers

二、北京大学DeepSeek资源

1. 实验平台

北京大学人工智能研究院搭建的DeepSeek实验平台提供：

• 预训练模型微调环境
• 分布式训练支持
• 可视化分析工具

平台访问：deepseek.pku.edu.cn

2. 技术报告

北京大学发布的DeepSeek技术白皮书：

• 《大模型高效训练方法》
• 《提示工程实践指南》

下载链接：[北大AI研究院]/whitepapers

3. 数据集

三、浙江大学DeepSeek资源

1. ZJU-Alignment项目

浙江大学人工智能研究所开发的模型对齐工具包，包含：

• 奖励模型训练代码
• 人类反馈强化学习(RLHF)实现
• 安全评估模块

GitHub地址：github.com/ZJU-Alignment

2. 视频课程

浙江大学《大语言模型原理与实践》慕课：

• 完整授课视频（48课时）
• 配套实验指导书
• 项目案例库

课程地址：mooc.zju.edu.cn/llm

3. 技术博客

浙大NLP组维护的DeepSeek技术博客，定期更新：

• 模型压缩技术
• 推理加速方案
• 领域适配方法

博客地址：nlp.zju.edu.cn/blog

四、资源使用建议

1. 学习路径规划：

   • 初学者建议从清华的课程资料入手
   • 进阶研究者可重点关注各校的开源项目
   • 工业界开发者推荐北大的技术报告和浙大的实践案例

2. 硬件配置建议：

   • 本地实验：至少配备RTX 3090显卡
   • 云端训练：建议使用A100集群

3. 常见问题解答：
   Q：如何快速复现论文结果？
   A：优先使用各校提供的官方实现代码

五、版权声明

所有资源均来自各高校官方公开渠道，仅供学习研究使用。商业用途需联系相关机构获取授权。

结语

本文汇总的清华、北大、浙大DeepSeek资源覆盖了从理论基础到工程实践的完整知识体系。建议读者根据自身需求选择性使用，并持续关注各校的资源更新。通过系统性地学习这些优质资源，开发者可以快速提升DeepSeek领域的专业能力。