Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 KV Cache 资源开销：相比于传统 MHA ， MLA 通过降 维 操作使得存储的张量维度大幅减小。（下图中仅红色阴影部分需要存 储） (bs, ℎ) (bs, ℎ) 2bsℎ (bs, ℎ) (bs, ℎ) bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪ 隐藏层宽度ℎ MLA 架构： 1 ）分别对 Query 、 Key-Value 无损 RoCE 网络，每台推理服务器 8 个 200GE ROCE 光口 样本面 用于访问存储区的高速大带宽互联的存储系统，推荐部署为 RoCE 无损网络，每台推理服务器 2 个 25GE 光口 业务面 用于系统业务调度和管理。通常部署为 TCP/IP 有损网络，每台推力卡服务器 2 个 25GE 光口 带外管理 AI 服务器 BMC 管理，可选 业务面 CE6865E

轮毂的生产制造中，容易产生 划痕、擦伤、气孔、毛刺、喷涂不到位、黑点等外观缺陷。缺陷的多样性、表面反光的干扰以及生产线上的实时检 测要求，使得效率和准确率低下且容易漏检的人工质检和容易受复杂环境光干扰的传统机器视觉检测方法无法胜 任。将 AI 视觉算法技术与机器视觉成像技术相结合，利用经过缺陷图像训练的深度学习模型识别工业相机捕获的 缺陷图像，满足终端检测节拍要求 24 秒/轮毂，提高检测精度和生产线效率。 是一个独立的软件包，相比 Hugging Face*、PyTorch* 和其他机器学习框架相比， 它需要的依赖更少。因此使用 OpenVINO™ 运行和部署大模型时，其更精简的二进制大小和内存占用减少了对硬件及存 储的需求。同时，较少的依赖也意味着在部署环境中进行包和版本管理时的麻烦更少。 • 在运行速度方面，大多数大模型运行时库都依赖于通过 Python* 解释器执行的 Python* 代码，而 OpenVINO™ AOI 技术已经在各行业的诸多工厂中得以广泛应用，以光伏行业为例，从最初的终品分选检测，拓展到 PE 色 差分选和丝印缺陷检测，直至当前 AOI 技术在花篮、石英舟、石墨舟等设备中的普及，利用可见光波段成像方案，已日益成 为光伏行业保障产品品质与提升生产工艺流程的标配。然而，可见光成像技术在应用上存在着一个固有的局限性，这一局限 性恰好构成了光伏产业中电池片工厂实现全制程生产质量控制的一个关键环节，即隐裂检测。

R1的下一个重大突破。首先，在复杂决策场景中构建起"感知-理 解-推演"的闭环认知体系，在多个场景下扩展智能边界。 ➢ 例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响，实 现更精确的多维度风险预判。 ➢ 强推理能力在全模