人类反馈 多模态环境建模 可供性与约束 多模态模型理解 3D-VLA[63], Wang 等[25], Yang 等[29], ViLA[30], MultiPLY[100], iVideoGPT[64] AffordanceLLM[94], Affordance Diffusion[95], CoPa[96], VoxPoser[52], KETO[97], Robo-ABC[98], KITE[99] OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62] 如场景特征、物体特征和动作特征, 使得模型 可以更加关注需要交互的对象. 在给定初始状态和 目标状态的情况下, 模型可以想象最终完成任务后 的状态图与点云, 并生成一系列动作特征以控制机 器人完成任务. iVideoGPT[64] 提出了一个交互式视频生成模 型, 通过构建可扩展的世界模型支持基于模型的智 能体进行探索、推理和规划. iVideoGPT 采用可扩 展的自回归 Transformer 框架, 能够将多模态信号

HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版

62 5.1 训练算法选择......................................................................................64 5.2 训练参数配置......................................................................................65 其次，批处理大小（Batch Size）的设定需要综合考虑硬件资 源与训练效率。通常情况下，批处理大小越大，模型训练速度越 快，但对显存的需求也更高。在显存允许的情况下，建议将批处理 大小设置为 64 或 128。如果显存不足，可以适当减小批处理大 小，但同时需要增加训练轮次（Epochs）以保证模型的充分训 练。训练轮次的设定应根据具体任务的复杂度而定，一般在 50 至 200 个 epoch 式对关键参数进行调优，以找到最优的参数组合。 以下是一个常用的训练参数配置表，供参考： 参数名称 建议值或范围 说明 学习率 0.001 初始学习率，可随训练衰减 优化器 Adam β1=0.9，β2=0.999 批处理大小 64 或 128 根据显存资源调整 训练轮次 50-200 根据任务复杂度调整 L2 正则化系数 0.0001 权重衰减技术 Dropout 丢弃率 0.5 在全连接层中使用 损失函数 交叉熵/MSE/MAE

...................................................................................................64 4.3 智能数据分析....................................................................................... 的组合结构。训练数据需包含历史审计案例 中的异常交易特征，例如： - 输入层维度：根据审计对象动态调整 （如财务审计中科目余额、交易频率、金额分布等） - 隐藏层设 计：3 层 LSTM（128/64/32 单元）配合 20% Dropout - 输出层： Sigmoid 激活函数输出异常概率 训练时采用对抗样本增强技术，注入 10%-15%的已知异常模 式数据以提升泛化能力。模型评估指标需满足： 用于数据合规要求严格的场景，例如涉及企业核心财务数据的审计 任务。典型配置需包含以下核心组件： - 硬件基础设施：推荐采用 GPU 集群（如 NVIDIA A100/A800）， 单节点配置不低于 64 核 CPU、256GB 内存，并预留 50TB 以上分 布式存储空间以满足审计日志和模型训练数据的存储需求。 - 容器化部署：通过 Kubernetes 编排 Docker 容器，实现模型服务

个性能核，当前阿里云 ECS g�i 采用高性能 120 核定制款。 支持多达 12 个通道 6400MT/s 的 DDR�，拥有高达 504MB 的三级共享缓存，96 条 PCIe �.� 及 64 条 CXL �.� 通道。 新增对 FP�� 数据格式的支持，可为 AI 推理和机器学习（ML）等计算密集型工作负载提供优于 其他通用 CPU 的出色性能。同时，凭借其出色的 Al 推理性能，英特尔

......62 3.2.2 数据增强策略.............................................................................64 3.2.3 数据采样技术.............................................................................66 3.3 模型训练 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 配置建议 备注 GPU NVIDIA A100/H100, 8-16 卡 根据模型规模动态扩展 CPU AMD EPYC 或 Intel Xeon, 64 核以上 高主频，多核支持 数据集存储 HDFS/Lustre, PB 级容量 分布式文件系统，高吞吐量 中间结果存 储 NVMe SSD 阵列, TB 级容量 高速存储，低延迟 网络带宽 法收敛，过低则会导致训练速度过慢。建议采用学习率衰减策略 （如余弦衰减或步进衰减）或自适应学习率方法（如 Adam 优化 器）。批量大小的选择需权衡训练速度和模型性能，通常建议使用 2 的幂次方（如 32、64、128）以提高计算效率。优化器的选择应 根据模型的复杂度进行，对于简单的模型可以使用 SGD，而对于复 杂的深度学习模型，Adam 或 RMSprop 通常更具优势。 正则化系数（如 L2 正则化或

...................................................................................................64 8.1 现有系统集成.......................................................................................

采购多 台高性能服务器，并配置必要的存储设备，以确保数据存储和快速 处理能力。以下是设备配置的初步计划： 设备类型 数量 规格说明 高性能服务 器 10 台 CPU：16 核，内存：64GB，存储：2TB SSD 存储设备 5 台 10TB 硬盘阵列，支持 RAID 5 网络设备 8 套 支持 10Gbps 的交换机与路由器 其次，在技术人员方面，项目需要组建一个多学科团队，包括

升系统的稳定性和用户体验。 11.1 部署环境准备 在部署 DeepSeek 智能体之前，首先需要准备一个稳定且高效 的部署环境。确保服务器的硬件配置满足项目需求，推荐使用至少 16 核 CPU、64GB 内存和 1TB SSD 存储的高性能服务器。操作系 统建议选择 Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 8，这两种系统在稳定性 和社区支持方面表现优异。 安装必要的软件依赖，包括

...62 3.6.1 流程自动化.................................................................................64 3.6.2 资源调度优化.............................................................................65 3.6.3