智慧教 育 已 成 共 识 新加坡 2006 年iN2015 计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 核心 6 智慧教 育 已 成 马来西亚 1999 收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 应”。 信息化 教育 时代催化剂 智慧教育” 智慧教育体系  智慧教师  智慧管理  智慧学习者及智慧学习 智慧学习者及智慧学习  智慧课程  智慧教学  智慧教育资源  智慧评价（教、学）  智慧服务  智慧教室  智慧校园  智慧平台  智慧教育方式 10 信息技术 与学科教 学深度融 合 全球教育 资源无缝 整合共享 无处不在 的开放、 按需学习 基于大数 据的科学 分析与评 价 绿色高效 的教育管 理 技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送

、文心一言 （百度）等 多模态大模型 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本 、 图像 、音频等多模态数据 。这类模型结 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 的综合 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) ，并具备回答问题、 生成文本、 语言翻译等多种功能 ChatGPT 的应用范围广泛 ， 可以用于客服、 问答系统、 对话生成、 文本生成等领域。 它能够理解人类语言 ，并能够回 答各 种问题 ，提供相关的知识和信息。 与其他聊天机器人相比 ， ChatGPT 具备更强的语言理解和生成能力 ，能够更自 然地与人 类交流 ，并且能够更好地适应不同的领域和场景。 ChatGPT 的训练数据来自互联网上的大量文本 无论是日 常问 题咨询 ， 还是深入学术探讨 ， 都能提供准确全面的信息。 同时 ， 具备 出色 的文本创作能力 能撰写故事 诗歌 文案等各类体裁 并且擅长语言 3.6.2 国内的大模型产 品 n 文心一言 文心一言是由百度研发的知识增强大模型 ，能够与人对话互动、 回答问题、 协助创作 ， 高效便捷地帮助人们获取信息、 知识和灵感 文心一言基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型

了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业，帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企 业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 号、序列号等；AI 的自然语言处理功能，可以自动 提取设备手册或标签上的文字信息，获取设备规格、 性能指标等关键参数。这些都能显著提升设备入库管 理的效率和准确性。 在设备运维管理方面，利用机器学习算法，对部署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 票和收据，将其转换为数字格式，直接导入会计系 统，减少了数据录入和处理的时间和错误 。使用自 然语言处理 (NLP) 和机器学习算法，能快速分析候 选人简历，识别出与职位相关的教育背景、工作经历 等关键信息，快速筛选出符合条件的候选人，提高招 聘效率。 05 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 大模型（Large Model，也称基座模型，即 Foundation Model），

推理玻尿酸配 方 DeepSeek 提示词工 程 提示词工程 Deepseek 十类提示 词 • 1. 内容生成类 ：文本生成、代码生成、创 意生成和数据模拟。 • 2. 信息处理类 ：文本摘要、信息抽取、 情感分析和多语言翻译。 • 3. 对话交互类 ：角色扮演、多轮对话、 反问引导。 • 4. 技能应用类 ：数学计算、代码解释、 逻辑推理。 ，或利用云应用定制化软件功能 ， 快速 部署 AI 应用或定制传统软件。 • 搜索方案：大模型知识引擎：注册并登录腾讯云 ，在控制台搜索“大模型知识引擎” 体验”开通服务。新 建 应用并配置基础信息 ，选择 DeepSeek - R1/V3 模型 ，即可在右侧调试窗口提问搜索。 • API 接口： 申请腾讯云 DeepSeek API 接口 ，获取 API Key 后 ，可在自己的应用或程序中通过调用 模型。 • 2. Logits 蒸馏 在 logits 蒸馏中 ，学生模型被训练来匹配教师模型的 logits ，而不仅仅是 最 终的预测。这种方法保留了更多关于教师模型置信水平和决策过程的信息。 • 3. 特征蒸馏 特征蒸馏涉及将教师模型中间层的知识转移到学生模型中。通过对齐两个模 型的隐藏表示 ，学生模型可以学习到更丰富和更抽象的特征。 蒸馏、微调、 RAG 微调：

DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算

复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 模型） ⚫ 多模态融合：能理解文字、图片、文件等多种信息（未来还将支持语音和视频） ⚫ 超长上下文：一口气读完 3-4 万字的长文档（64Ktoken 容量） 技术架构： ⚫ MLA 多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 年市场策略”→生成可交互的 3D 知识网络 ⚫ 企业智慧大脑： 销售数据+客服录音+生产日志多源融合→自动生成经营决策建议（ ②流程自动化矩阵 ⚫ 智能工作流： 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 反误导机制：自动检测并修正“幻觉输出” 案例：医疗 AI 拒绝提供安乐死指导 ②法律监管层 ⚫ 数字身份法：赋予 AI 实体“有限法律责任” ⚫ 数据确权：建立个人“数据银行”管理信息收益 ③社会共识层 ⚫ 人机协作认证：重要决策需人类签署“知情同意书” ⚫ 文化适配： 1. 伊斯兰地区 AI 自动遵循“清真原则” 2. 佛教国家禁止 AI 讨论轮回转世

RL 训练的计算成本，同时还能保证模型能够有效地学习到策略。 ➢ 具体来说，在传统的 RL 训练中，评论模型需要与策略模型具有相同的大小，增加计算资源的 消耗。而 GRPO 算法利用群组内的相对信息来估计基线，避免了使用Critic Model的需要。 ➢ 此外，GRPO 算法还引入了一些额外的优化策略(奖励缩放和策略裁剪)，提升训练的稳定性。 ➢ From PPO to GRPO: ➢ System 30 ➢ 强化学习：从 In-Context RL 的角度出发，直接训练模型approximate Planning的过程（例如将Search 中, state 和 value 等信息都视为 Language Tokens) ➢ 策略优化：建模成 Contextual Bandit, 用 REINFORCE 变种进行优化 ➢ 长度惩罚：引入长度惩罚机制，防止模型生成过长的推理过程，提高计算效率。 很难准确 ➢ Kimi K1.5 更多是从 In-Context RL 的角度出发，直接训练模型approximate Planning的过程（例如将 Search中, state 和 value 等信息都视为 Language Tokens) ➢ DS-R1 是从纯RL入手，利用 GPRO + Rule-Based Reward 激活模型能力 ➢ 核心观念：不管模型中间做错了什么，只要不是重复

bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪ 隐藏层宽度ℎ MLA 架构： 1 ）分别对 Query 、 Key-Value pair 进行低秩压缩； 2 ）使 用 RoPE 获得位置信息； 3 ）使用 MHA 计算得到输出。 对 6DeepSH wkevi r而 opr言 iet ryn- s ri t d， DM istriLb 医疗 电力 油气 制造 硬件 + 社区 一体机 钉钉一体机 电信息壤一体机 昇腾社区 新致金融一体机 同花顺一体机 …… …… 诸多厂家推出一体化方案对 外提供服务 / 自用 硬件 + 开源模型 +RL 套件 +ISV/ 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信