MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和 世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。 DeepSeek-V3 -4- • R1推 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型（以千问720亿 MMLU 得分 API价格￥/M tokens 90 82 86 ★ l Llama3.1-405B l GPT-4o l Qwen2.5-72B l Qwen2.5-72B l Claude 3.5 Sonnet l DeepSeek-2.5 l GPT-4o mini 模型性能/价格比最优区间 (对数坐标)100 10 -9- DeepSeek影响：门槛全面降低，千行百业加速融AI

外，固体废物的无序处置和塑料污染也在不断加剧环境负担。目 前，许多城市面临着重度的雾霾天气，河流湖泊的水质下降，生物 多样性遭受威胁。 在我国，部分地区的环境质量仍然处于较低水平。以 PM2.5 为例，京津冀地区的平均浓度长期超标，导致当地居民健康风险增 加。根据 2022 年发布的《中国环境状况公报》，90%的城市空气 质量未达标，其中大部分是因为二氧化硫、氮氧化物和挥发性有机 媒体数据和环境传感器数据，结合深度学习和图像识别技术，提供 更为动态和精准的空气质量分析。 这一方案的实施可以分为以下几步： 1. 数据采集：通过环境监测传感器、无人机和卫星系统收集实时 的空气成分数据，包括 PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 和 臭氧等。同时，利用道路监控摄像头和社交媒体平台获取与交 通、工业排放相关的上下文信息。 2. 数据融合与处理：将采集到的多模态数据进行融合，利用多模 态 据、交通流量、工业排放监测等，构建全面的空气质量监测体系。 在具体实施过程中，首先在城市的主要交通干道、工业区、居 民区和公园等关键区域布设空气质量监测传感器。这些传感器实时 采集 PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物、臭氧等空气污染物的 浓度数据，并将数据传输至中心云平台。 通过多模态 AI 大模型，可以对采集的数据进行深度分析，识 别出空气质量变化的模式和趋势。例如，模型能够通过分析历史数

为河北省、广东省、 上海市、贵州省、内蒙古自治区、江苏省、浙江省、山西省、北京 市、山东省，具体情况详见图 5。河北重视算力产业发展，持续布 局智算中心建设，在用标准机架数与在建标准机架数（以 2.5 kW 为 一个标准机架计算）均全国第一。沿海地区，如广东、上海、江苏 等地，制造业和服务业发达，经济与科技基础雄厚，数字化转型需 求旺盛，在算力基础设施建设方面投入较大，推动算力规模快速增 指标体系与计算口径 一级 指标 二级指标 三级指标 计算口径 算力 算力规模 在用标准机架 数(万架） 已经投产使用算力中心的设计机架数量（按 2.5kW 折合标准机架） 在建标准机架 数(万架） 在建的算力中心的设计机架数量（按 2.5kW 折合 标准机架） 在用智算规模 已经投入使用的智算算力规模（以半精度，FP16 计量） 算力质效 上架率 算力中心折合标准机架的已使用机架数与折合标

HD 智 禁 办 公 集 成 管 理 平 台 湖南设 计 ◎ 基工分布 作 DD 1 0 湖南设 计 HD 总部大楼室内环境状态 室内噪声 1 1.0db 室内 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制

”行动，实 施数字化转型。智能体作为人工智能应用领域的重要研究方向，相信众多企业和研究部 门会开展更多研究工作。另外，像上海、杭州、广东、北京等省市也出台了相关政策， 其中杭州市推出“算力券”约 2.5 亿用于支持本地的算力发展。广东省也将算力作为重 点发展方向，预测 2025 年的人工智能核心产业规模超过 3000 亿元。 表 2 国内政策推动人工智能发展 政府机构 25%给予资助， 资助金额最高不超过 500 万元。2）加大融资贴息支持。对纳入政府统一布局 的算力基础设施建设项目（总投资规模不低于 5000 万元）3）扩容算力券发放。 每年设立“算力券”总额提升至 2.5 亿元，新增算力券支持企业购买符合杭州 市规划布局的智算中心以及纳入算力撮合的合作伙伴所供给的智能算力。 广 东 省 人 民 政府办公厅 《广东省关于人工智能赋能 千行百业的若干措施》

提升在于将人的能力与机器的能力有效整合[18]。系 统中人机协作的效率和效果仍然受到人机协作的自 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智

2.4 模型训练与优化..................................................................................21 2.5 可扩展性与兼容性..............................................................................23 3. 工程造价的关键环节 这种机制不仅提高了模型的整体效率，还增强了各个子任务之间的 协同效应。最终的模型经过多次迭代和优化，在测试集上达到了显 著的性能提升，能够为工程造价领域提供高效、准确的预测和分析 服务。 2.5 可扩展性与兼容性 DeepSeek-R1 大模型在设计之初便充分考虑了可扩展性与兼 容性，确保其能够适应不同规模和应用场景的需求。首先，模型采 用了模块化架构，用户可以根据具体需求灵活添加或移除功能模块。

今年5月21日，面壁智能公司隆重发布了其新一代端侧多模态模型⸺MiniCPM-Lla- ma3-V2.5，该模型以惊人的80亿参数规模，在OCR识别、多语种支持、图像编码速度、生成 内容的真实性与复杂性、复杂逻辑推理等多个维度上取得了突破性进展，其表现显著优于 Gemini Pro及GPT-4V等业界标杆模型。MiniCPM-Llama3-V2.5不仅支持包括中英德法在 内的超过30种语言，更在图像编码速度上实现了质的飞跃，为端侧AI模型的发展树立了新

智能体通过优化业务流程、提升客户满意度以及 增强市场竞争力，为企业带来长期的商业价值。例如，通过 AI 智能体的客户关系管理功能，企业可提升客户保留率，据 预测，客户保留率每提升 1%，企业年收入可增加 2.5%。 为了更直观地展示收益预测，以下为某企业实施 AI 智能体后 的收益预测表： 年度 成本节约率 (%) 收入增长率 (%) 客户保留率提升 (%) 净收益 (万元) 第 1 年 10

过预定义的字段映射规则和 NLP 识别技术，可在 5 分钟内完成传 统人工需 4 小时完成的科目匹配任务。典型数据处理效率对比如 下： 任务类型 传统人工耗时 智能体耗时 准确率提升 银行对账 2.5 小时/账户 9 分钟/账户 +12% 发票校验 3.2 小时/百张 18 分钟/百张 +9% 跨系统数据一致性检查 6 小时/系统 25 分钟/系统 +15% 异常检测采用动态阈值技术，通过分析行业基准数据自动调整