嶺南大學宣布由昨日起（2月20日）已為全校師生免費提供DeepSeek-R1模型，教職員及同學在大學的 ChatGPT 門戶網站上可便捷地選用GPT-3.5、GPT-4o、GPT-4 Turbo或DeepSeek R1，助力提升教與學、進行研究，並加強工作效率。
嶺大資訊科技總監表示，DeepSeek-R1作為一個推理模型，其主要優勢在於能展示其思考過程，讓師生更容易和準確地調整提示，從而獲得比其他沒有展示思考過程的 AI 模型更理想的回應。DeepSeek 在技術、數學及編碼方面均表現優異，提供精確且步驟清晰的建議方案，適合用於研究和課業。
嶺大校長秦泗釗教授以「從 ChatGPT 到 DeepSeek 的突破與高等教育的變革」為題發表演講
嶺大校長及韋基球數據科學講座教授、香港工程院院士秦泗釗教授日前（2月18）於香港大學與香港工程院合辦的一個科技講座系列（TechTalk Series）發表演說，題為「從 ChatGPT 到 DeepSeek 的突破與高等教育的變革」（Breakthroughs from ChatGPT to DeepSeek and Higher Education Revolution），講解人工智能（AI）近年的迅速發展及其廣大影響。
秦教授指出，近年學術界和科技界的大型語言模型 （LLM）研究都大有進展，其中一項重要成果是生成式預訓練變換器（GPT）。而近期內地初創企業深度求索（DeepSeek）巧妙整合多項技術，進一步提高了AI的效率。它的低成本及開源模式尤其備受矚目，打破了過去西方對AI的壟斷，對環球的技術創新和人工智能產業影響深遠。
秦教授表示：「DeepSeek問世後，人們的焦點轉移至資源優化及減省研發成本。開源模式更促成AI應用的普及化，成功打破AI巿場的壟斷。」他表示，人類已正式進入後人工智能時代，必須學會與AI共存和協作，並形容AI將如Excel試算表一樣簡單易用。此外，各類AI技術，包括聊天機器人和內容生成工具，正更頻繁地應用於提升學習體驗，並節省了製作內容的時間，同時激發了創造力。
秦教授強調，在科技突飛猛進的時代，更需要培養學生慎思明辨的能力。以嶺大為例，大學早於2023年8月已讓全校師生及職員免費使用ChatGPT，隨後更升級至GPT-4o和GPT-4 Turbo。嶺大亦將生成式人工智能融入到不同課程中，讓同學日後能在職場熟練應用AI技能，同時能避免被AI取代並正確使用AI。
秦教授表示：「現時AI在創意方面仍有局限，但可視為輔助工具。假如禁止學生使用AI，他們便無法學會正確而有效地運用AI，而教師的角色便是協助學生樹立正確的價值觀，讓他們明辨是非對錯。」
嶺大為全校師生免費提供DeepSeek-R1模型。
講座的氣氛熱烈，與會者踴躍提問。有人問到AI潛在的「黑暗面」，也有人質疑人們過度依賴AI會否變笨。秦教授認為，當我們以正確的態度使用新技術，便可減少它的負面影響，並逐漸建立能適應數碼時代的「免疫系統」。
亦有觀眾問到人類會否被AI取代。秦教授剖析，重複程度高的工種或會被取代，但各門專業仍然需要專家。例如，50年前只有專家才能使用專業相機拍照，如今科技進步，則人人都能使用手機拍攝。儘管如此，社會仍然需要專業攝影師。此外，預測天氣的AI模型亦日趨常見，透過善用AI的資訊收集和整合能力，能提供精準的天氣預告，有助大眾未雨綢繆，並更能應對環境及氣候變化。這正是人類與AI共存和協作的實例。
紐約州雪城（Syracuse, New York）是美國降雪量最多的城市，當地居民過往在暴風雪期間，經常致電服務熱線投訴街道未獲清理，即使掃雪車兩小時前已駛過，但新雪又將路面覆蓋。如今，雪城及美國其他城市正將視像監控、全球定位系統（GPS）地圖及人工智能（AI）等升級技術，整合到以往幾乎完全依賴人手規劃的除雪作業中，公眾信任度亦隨之提升。
美聯社報道，雪城市首席創新官康納·馬爾登（Conor Muldoon）表示，雪城是首批改革掃雪車部署方式的城市之一，新系統啟用後，投訴電話已減少三成。
(美聯社圖片/Jose F. Moreno) AP圖片
馬爾登指出：「市民會從窗外望出去，然後說『嘿，你們做得太差了』。而我們則可以指向一張公開地圖，說『掃雪車何時到過這裡，所有足跡都在這裡』。」
每年冬季，雪城的平均降雪量達約3.2米，較美國任何一個人口逾10萬的城市都要多。即使在上周襲擊美國東北部的暴風雪之前，雪城已因去年12月下旬一日內錄得約60厘米的破紀錄積雪，而超越其典型平均降雪量。
(美聯社圖片/Pablo Salinas) AP圖片
為求在暴風雪後24小時內清理所有街道，雪城於2021年與總部位於三藩市（San Francisco）的薩姆薩拉（Samsara）公司合作，為包括掃雪車在內的市政車輛安裝實時全球定位系統（GPS）追蹤器及行車記錄儀。該系統與地理資訊系統（GIS）地圖軟件整合，讓官員能夠實時監控視像及掃雪車位置。
雖然居民無法觀看實時影像，但他們可以查閱一張每5分鐘更新一次的公開地圖，以顯示哪些道路已被清理。
(美聯社圖片/Eduardo Munoz Alvarez) AP圖片
薩姆薩拉公司於2019年開始將人工智能（AI）整合到其產品中。今年冬季，該公司首次向客戶提供其龐大網絡中其他鏡頭的影像，協助官員即使在沒有工作人員在場的情況下，也能更清楚地了解街道狀況。
該公司首席產品官基倫·塞卡（Kiren Sekar）舉例指，在密歇根州普萊恩韋爾（Plainwell, Michigan）發生雪災緊急情況時，需要調派最近的掃雪車。塞卡表示：「系統毋須篩選車輛清單，就能實際計算出：『我們有特雷弗（Trevor）駕駛203號車輛，距離15分鐘路程』。」
薩姆薩拉公司與不同規模的社區合作，升級其掃雪系統，但美國最大的城市紐約市則開發了自己的系統。其名為「刀鋒跑者」（BladeRunner）的追蹤程式，監控除雪設備（包括附有掃雪裝置的垃圾車），並由指揮中心的職員（而非人工智能）分析全球定位系統（GPS）數據。紐約市正探索未來引入人工智能，以處理每日數以千計的311熱線電話及網上服務請求。
紐約市的做法與其上州鄰居雪城不同之處在於，每輛掃雪車在暴風雪期間均會行駛特定路線，確保主幹道及支路獲得基本相同的處理。紐約市衛生局（Department of Sanitation）副局長約書亞·古德曼（Joshua Goodman）表示：「這樣做是為了實現公平。」
古德曼指出，在理想情況下，紐約市通常能在中度降雪後的首四小時內，清理99%的道路，但上周的歷史性暴風雪期間，該市未能完全達到此目標。
美國各城市及州份每年在除雪作業上花費逾40億美元，新技術亦有助確保道路不會過度清理或過度撒鹽，以免造成環境破壞。
阿肯色州費耶特維爾（Fayetteville, Arkansas）今年冬季首次推出面向公眾的除雪地圖。儘管該市的降雪量較一年前增加約一倍，但仍報告掃雪時間、勞工成本及燃料節省方面有所改善。
該市車隊營運經理小羅斯·積遜（Ross Jackson Jr.）表示：「這是部分道路首次獲得處理或清理，這直接歸因於我們能夠清楚知道需要前往何處，以及是否已到過該處。」
新澤西州愛迪生（Edison, New Jersey）鎮，由於視像證據有助證明掃雪車司機在車輛與其他汽車相撞時通常並無過失，因此將鹽和鹽水開支減少35%，保險賠付亦減少60%。
愛荷華州（Iowa）冬季作業主管克雷格·巴格弗雷德（Craig Bargfrede）表示，安裝在愛荷華州掃雪車上的視像系統，有助證明一日內發生的12宗掃雪車事故中，除一宗外，其餘均為其他司機的過失。
他說：「你怎會看不到前面這輛閃著燈的大型橙色貨車？砰一聲，他們就直接撞上來了。」
卡拉馬祖縣（Kalamazoo County）是密歇根州（Michigan）首個在暴風雪期間採用逐向導航調度掃雪車的縣。該縣道路委員會（Road Commission）助理總監拉斯蒂·麥克萊恩（Rusty McClain）形容這大大提升了效率。
麥克萊恩表示：「舊式做法是，所有掃雪車需要前往何處的鳥瞰圖，只在一本厚厚的紙質地圖冊中。你必須把車停下來，找到你要找的那一頁，然後打電話問別人是否已清理該區域。」
