DeepSeek赋能图书馆智慧化服务的发展路径研究

工智能技术驱动的研究成为新的知识生产方式，称为 AI for Science范式[2]。图书馆作为社会知识基础设施的核心载体，其在数字化转型进程中正经历着从“资源仓储中心”向“智慧服务枢纽”的战略转型。本文聚焦DeepSeek的技术特性与场景适配性，研究探讨DeepSeek 驱动下的图书馆服务智慧化转型路径，将大模型技术特性与图书馆转型需求进行系统耦合分析，为图书馆服务的理论体系完善与实践路径优化提供理论支持。 1 DeepSeek与图书馆智慧化服务的适配性 1.1 DeepSeek技术特性 1.1.1多模态理解和生成能力。 DeepSeek基于Transformer架构，通过引入集成混合专家系统（Mixture-of-Experts， MoE）与多头潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention， MLA），在多模态任务处理和复杂逻辑推理方面展现出显著优势。通过多模态融合技术实现文本、图像、音频等异构数据的特征空间映射，完成跨媒体资源的语义级整合。该机制模拟人类多感官协同认知模式，显著提升非结构化数据的解析效能。对资源整合与管理支持多元资源的统一可以实现跨媒体处理，进行统一标签化管理和检索，对复合型资源实施全生命周期管理。 1.1.2可扩展架构与垂直领域适配 高性能大语言模型能够基于训练数据自适应地生成内容，适用于不同场景下的知识组织研究与实践[3]。DeepSeek模型支持定制化训练和扩展，用户可以根据特定需求调整模型参数或添加新的功能模块，满足不同服务场景的应用需求。DeepSeek的垂直化优势使其在专业领域的知识挖掘更具针对性，其不同版本的模型针对多种不同任务场景进行了优化，如DeepSeek-V3适用于聊天、编码、多语言自动翻译等，DeepSeek-VL专注于视觉问答、OCR、文档理解等任务，DeepSeek-V2在中文处理方面表现出色。 1.1.3自然语言处理）技术 DeepSeek技术在自然语言处理（Natural Language Processing，[ 1]"NLP）领域的应用主要体现在其开源语言模型DeepSeek LLM的开发和优化上。DeepSeek LLM是一个专注于推进开源语言模型发展的项目，旨在通过长期视角推动大规模语言模型的扩展和应用。DeepSeek技术在自然语言处理中的应用主要集中在大规模语言模型的开发和优化上，通过数据集扩展、监督微调、直接偏好优化等方法提升了模型的性能，并在多个领域取得了显著成果。通过这一技术实现文献资源的自动化标引与分类，构建动态知识图谱。 1.2 DeepSeek在图书馆场景下智慧化服务融合 1.2.1资源建设与知识服务 DeepSeek作为生成式人工智