1000+GPU 月级别训练时间 GPT 3.0 、 DeepSeek 、 ,qwen 指令微调 1-100GPU 天级别训练时间 MOSS 、 ChatGLM6b 、 Vicuna-13B 等 奖励函数 1-100GPU 天级别训练时间 强化学习 1-100GPU 天级别训练时间 ChatGPT 、 Claude 数据集合 算法 模型 资源需求 3 、语言模型构建流 程 标注用户指令 号，是中山大学较为年轻的校区之 一。 3.2 、有监督微调阶 段 奖励建模（ Reward Modeling ） 阶段的目标是构建一个文本质量对比模型 ，对 于 同一个提示词， SFT 模型给出的多个不同输出结果的质量进行排序。奖励模型 （ RM 模型） 可以通过二分类模型 ，对输入的两个结果之间的优劣进行判断。 RM 模型与 3.3 、奖励建模阶 段 基础语言模型和 SFT 模型不同， RM 模型本身并不能单独提供给用户使用。 使得最终生成的文本可以获得更高的奖励（ Reward ） 。该阶段需要的计算量 相较预 训练阶段也少很多 ，通常仅需要数十块 GPU ，数天即可完成训练。 例如：机器人一开始并不知道如何保持平衡和移动 , 它会尝试不同的步伐、姿势和动作 （采取各种行动）。如果某一次尝试让它向前移动了一段距离并且没有摔倒，它就会 得到一个“奖励”信号（比如数值为正的奖励分数），意味着这个动作是朝着目标

可以不时地得到一些名为SLP的游戏金币奖励。 如果你有两只以上的阿蟹宠物，你可以用它们配对繁殖下 一代，这会消耗一些游戏金币。如果你能培育出稀有的宠物， 你就可以在市场上卖个好价钱。 你也可以用三只阿蟹宠物组队，去跟别的玩家的阿蟹战队 对战。它的玩法很像我们熟悉的田忌赛马，进行三轮比赛，玩 家要精巧地安排战队、出战顺序。获胜者可以获得多种奖励， 你还有机会获得游戏官方定期举办的锦标赛的奖金。 如果你没有合适的宠物（和很多游戏一样，强大的宠物道 具很昂贵），你也可以去租用。比如，收益公会（Yield Guild，常被称为YGG）就提供了这种服务，这种服务有个特别 的名称——“奖学金”。玩家可以获得租来的宠物的奖励收益 的70%，社区里的服务者即社区经理获得20%，收益公会保留最 后的10%。 如果你喜欢玩游戏，这个游戏里面的玩法你不会太陌生。 在这个游戏世界中，当前的玩法是围绕阿蟹宠物的特性展开 刻，很多阿蟹宠物已经属于游戏玩家。当你进入游戏时，你可 以去向其他人购买宠物，价格是由市场供求关系决定的。 你的宠物在游戏中探险，你可以获得SLP这种游戏金币奖 励。你的宠物组队对战获胜，你也可以获得SLP游戏金币奖励。 当你决定要用两只宠物配对繁殖新一代宠物时，你就要消 耗SLP游戏金币。之前，每次繁殖消耗的金币较少，比如第一代 繁殖（两个宠物第一次繁殖）消耗150个SLP游戏金币，第二代 繁殖消耗300个，以此类推。

经理人绩效设计：月薪考 核、双月考核和年终奖励 考核； 2. 双月考核。按累计双月收 款进行双月考核，累计双 月完成收款发放或补发 放，目标任务参照下表； 2. 绩效考核（以下数据为举例） a) 月薪考核。每个月固定薪资收入，不用考核； b) 双月考核。按累计双月收款进行双月考核，累计双月完成收款发放或补发 放，目标任务参照下表； c) 年终奖励考核。  净收款 <95% 没有年终奖，

使用领域语料进行继续预训练 - 动态调整 tokenizer 覆盖 专业术语 - 设置 0.3 的初始学习率，余弦衰减策略 2. 第二阶段：多任务联合微调 3. 第三阶段：强化学习优化 o 设计复合奖励函数：  知识准确性（40%）：基于专家标注的关键事实匹 配  表达流畅度（30%）：BLEU-4 与 ROUGE-L 加权  场景适配性（30%）：游客满意度调查数据反馈 性能保障措施 小时内完成分类并分配责任工程师 o 高频问题（周出现率≥5%）需在 48 小时内发布临时补 丁 o 每月生成用户反馈 TOP10 清单，作为模型迭代的强制输 入项 5. 激励式回收策略 对提供有效反馈的用户给予积分奖励，积分可兑换： o 专属语音包（历史人物声线、儿童友好模式等） o 线下场景优先体验权（如 AR 导览早鸟测试） o 公益项目冠名机会（用户建议落地的功能模块署名） 系统需预设反馈收集负载均衡方案，当单日反馈量超过 方式，重点覆盖高频使用场景如多语种切换（支持中英日韩等 12 种语言）、讲解内容实时查询、语音反馈收集等功能。用户教育材 料每半年更新迭代，新增功能上线时配套发布 3 分钟速学微课。设 立用户反馈奖励计划，对提出有效改进建议的参与者给予优先体验 新特性的权益。 质量控制通过量化指标持续监测培训效果，技术团队每季度进 行能力复测，保持核心岗位人员认证通过率不低于 95%。建立培 训-实践-

——合作伙伴管理：应建立合作伙伴准入与评估体系，对技术厂商、行业联盟、科研院所 等合作方进行资质与效能评估，并设立合作激励或认证计划。 ——生态激励机制：可通过联盟积分、星级资质、联合创新基金等奖励方式，鼓励生态主 体持续贡献高质量数据资源、产品和服务。 ——商业生态体系：通过与地方政府、产业园区、行业协会等多方协作，打造以数据为核 心的商业联盟，促进平台的长远发展与商业合作的深度融合。 。 ——空间运营者宜建立与协同角色强关联的激励体系，针对不同主体特征（数据提供方、 使用方、服务方、监管方等）不同的动机和贡献点，差异化设计激励机制。设计阶梯式奖励、 持续贡献奖励和惩罚机制，动态调整积分系数或新增奖励类别。通过将正向激励与职责约束相 结合，形成“贡献可量化、权益可预期、违规必追责”的闭环体系，确保多主体在明确权责边 界的基础上，持续获得协同价值创造的内生动力。 TDSA/A-001-2025

案，确保客户需求得 到充分满足。同时，我们将在各地区设立授权代理商，负责区域市 场的拓展与售后服务，提高市场响应速度和服务效率。为了激励销 售团队和渠道合作伙伴，我们将制定合理的销售提成政策和奖励机 制，并根据市场表现进行动态调整。 为了增强客户信任度，我们将提供完善的售后服务体系，包括 设备安装调试、操作培训、定期维护以及 7*24 小时技术支援。同 “ ” 时，我们还将推出 试用体验计划 的技术支持和咨询服务，确保客户在使用过程中遇到的问题 能够得到及时解决。 最后，为了激励销售团队和合作伙伴，我们将实施灵活的销售 激励政策。根据销售业绩和客户满意度，提供佣金、奖金以及其他 形式的奖励，以激发团队的工作热情和销售动力。 通过这上述策略的综合运用，我们预计 deepseek 智智体一体 机将在医疗场景中快速建立起市场地位，实现销售目标的达成和品 牌影响力的提升。 12.2 销售渠道建设 查、电话访谈或面对面交流，收集客户对产品和服务的真实反馈。 针对反馈中提出的问题，制定改进措施并迅速实施，以展现公司对 客户意见的重视和响应速度。 此外，建立客户忠诚度计划可以有效增强客户粘性。通过积分 奖励、优惠券、专属活动等方式，激励客户持续使用和推荐 DeepSeek 智算一体机。例如，客户可以通过购买累计积分，兑换 免费维护服务或新产品折扣。 为了加强与客户的关系，定期举办客户培训和交流活动也是必

方式，例如每周或每月更新一次。 建立数据采集责任机制，与各试点部门签订数据 采集协议，明确数据采集的范围、频率、质量要求以 及双方的责任和义务。同时，建立数据采集激励机制， 对数据提供及时、质量高的部门给予适当的奖励，提 高各部门的数据提供积极性。 4.1.2 整合技术 对于结构化数据，如数据库中的表数据，通过 ETL 工具进行清洗、转换和加载，去除重复数据、纠 正错误数据，将不同格式的数据转换为统一的格式， 加强安全控制；加强安全人员培训，提高安全防 护能力。 10.2.2 业务风险应对  部门数据提供不及时：签订数据共享协议， 明确各方责任和数据提供的时间节点；建立数据 提供考核机制，对数据提供及时、质量高的部门 给予表彰和奖励；提供数据采集技术支持，帮助 部门提高数据管理水平。  场景需求变更频繁：采用敏捷开发方法， 快速响应需求变更，缩短开发周期；建立需求变 更管理流程，对需求变更进行评估和审批，控制 变更成本和风险；加强与各部门的沟通协调，提

数据定期 共享给数据空间， 为产业链上下游的协同 创新提供数 据支持。 • 与科研机构和高校建立长期的数据合作关系 ，鼓励 科研人员将实验数据和研究成果上传至数据空间 。通 过设立数据贡献奖励机制， 如提供科研经费支持 、优 先使用数据空间的分析服务等， 提高科研人员的数据 共享积极性 。例如， 某高校的材料科学研究团队将其 在新型纳米材料研发过程中的实验数据和模拟计算 数据共享到数据空间， 鼓励和支持新材料可 信 数据空间的建设 。设立专项财政资金， 对数据空 间的 建设 、运营和技术研发给予补贴和奖励 。例 如， 对于 参与数据空间建设的企业和科研机构， 按 照其数据贡 献量和技术创新成果给予一定的财政补贴 ；对在数据 安全技术研发 、数据标准制定等方面取 得突出成绩的 单位， 给予专项奖励。 ◦ 制定数据相关的法律法规和政策标准， 明确数据 的 所有权 、使用权 、收益权等权益关系，

3 小样本强化学习 化学材料研发往往缺乏大规模数据，实验成本高昂，因此可用数据集有限。强化学习 （RL）可以在小样本场景中发挥优势：RL 通过与环境（如模拟系统或自动化机器人 平台）交互并获得奖励（例如成功合成了具备目标性能的材料），不断学习如何做出 更优决策（如选择实验参数）。元强化学习（meta-reinforcementlearning）在此尤 为有前景：它允许智能体在面对新任务（新材料）时，能以少量数据迅速适应。总的

机制提取 tick 级数据的时序特征，在 NASDAQ 100 期货回测中实现 83%的状态识别准确率  引入市场微观结构指标（订单簿不平衡度、流动性消耗速率） 作为奖励函数的动态权重因子 3. 风险感知型奖励函数 设计复合奖励函数：R = α 收益率 - β 波动率 + γ 流动性成本 - δ 黑天鹅风险暴露，其中黑天鹅风险通过 极值理论（EVT）实时计算。实盘测试表明，该函数在