对强化学习的创新使用， 可以让大模型便捷的获 得 通用性 + 专用性， 可以满足各应用场景需求 • DS 对通过从模型结构到训推全流程的极致工程优化， 大幅提升 AI 的计算效率， 提升模型落地经济性 • 中国 AI 公司首次以关键创新贡献者的身份加入到全 球 AI 竞争中，冲击美国 AI 霸权 • 打破 NV+OpenAI 的资金、技术、人才的垄断，全球 重新思考中美技术路线的选择 50%PP 气泡 以计算换内存、降通信，空间时间双优化 压缩 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 高阶融合算子库 硬件层算网协同 提升有效吞吐 NLSB 网络级负载均衡实现网络 动态路由，有效吞吐达 98% 控 制器 全 局集 中 算路 自 动生 成 路径 并 动态下 发网络 获取网络拓扑 网络局部计算选路 Hash 冲 突 导 致 有 效 吞 吐 不 足 50% 拥塞

Builder 全面支持 DeepSeek - R1/V3 调用 ，且限时免费 ，其模型在百科知 识、 数学推理等任务表现突出。 • 英伟达： 可通过特定接口调用 DeepSeek - R1 671B 全量模型 ，获取 API Key 后能进行相关操作。 DeepSeek API 调 用 API 调用方 法 • DeepSeek API model ='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3 算力和 o llama 环境 ，支持 1.5B, 7B, 8B, 32B 等多个 DeepSeek-R1 蒸馏模 型。 企业级首选 ， DeepSeek 部署稳定、 安全、 易用！ 腾讯云智能全栈 AI 服务上架 DeepSeek 系列模 型 创建应用 华为云 +silconflow 邀请码： z0sI0urY 邀请链接： https://cloud.siliconflow.cn/i/z0sI0urY

《DeepSeek 零基础完全指南》 公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 块国产昇腾芯片就能训练专业模型，大学生也能参与 AI 开发 2.手机端运行：1.5B 压缩版模型在千元机上流畅运行，山区医生可用 AI 辅助诊断 三、安装与使用全攻略 1.多端部署指南：全平台无障碍接入 DeepSeek 提供网页版、APP、微信小程序、电脑版四大入口，满足不同场景需求： ①网页版（零门槛即用） 访问方式：浏览器输入`https://chat.deepseek ②多 AI 联合作战 指令模板： “先让 DeepSeekR1 制定《智能手环市场调研方案》，再用 GPT-4 生成问卷文案，最后 用 Claude 整理数据图表” 效率提升：全流程时间缩短 70% ③批判性训练 ⚫ 逆向推演：“假设我的奶茶店三个月后倒闭，请逆向分析失败原因链” ⚫ 跨界迁移：“参考迪士尼排队管理策略，优化咖啡店高峰时段服务流程”

以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 以及进行决策和控制，提高自动驾驶的安 全性和效率 3.7 大模型的应用领 域 大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策 所高等 学校中， 91.6% 的高校未建设校级算力平台。 这显然难以匹配大 模 型时代的要求 ，容易出现算力资源分散管理、 忙闲不 均、 共享不畅等问题 ，拖慢科研成果产出效率 大模型的技术栈复杂。 即使是目前广 受欢迎的 DeepSeek ， 在业界看来 ， 其落地门槛仍然很高 比如拿到一个开源的 DeepSeek 模型后 ，要先做算力适配 ， 一种简单粗暴的做法是多买一些已经适配过的卡 技术实力和预算等因素进行综合考虑。 如果企业只是需要解决一些简单的知 识 检索和生成问题 ，那么 RAG 可能是 一个 不错的选择； 如果企业希望实现 业务流 程 的 全 面 自 动 化 和 智 能 化 ， 那 么 A I Agent 则更能满足其需求。 在这个快速 发展的人工智能时代 ，只 有选择最适合 自己的技术 ，才能在激 烈的市场竞争中

Model (推理链可读性更强) Stage I: 推理链可读性 拒绝采样和全领域SFT 600k 推理数据 (Rule-based+Generative 奖励) 200k 通用数据 （Writing \ Role-Play etc.） Stage II: 通用能力&安全性 DeepSeek-R1 全领域RL All-Scenarios RL 推理任务 – 规则奖励 (Rule-based Stage I: 推理链可读性 18 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 ➢ 拒绝采样和全领域SFT Rejection Sampling and SFT ➢ 当上一个阶段的RL收敛之后，再进行SFT ➢ 和之前Cold-Start 的数据不同，这部分SFT主要是负责全领域 任务 ➢ 600k 推理任务：(1) 基于规则的奖励 (2) 利用批判模型融 合生成式奖励 ➢ 适应性更为广泛。 ➢ 全领域RL RL for all Scenarios ➢ 进一步提升除了reasoning 能力之外帮助性和安全性 ➢ 对于reasoning data, 可以用基于规则的奖励 ➢ 对于general data, 可以用奖励模型来建模人类偏好意图 ➢ 成效：最终版本的 R1 不仅在推理和对话能力上达到了高水平， 还具备更安全的交互性能。 拒绝采样和全领域SFT 600k

出智慧地球战略 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 课堂信息化演变过程 Classroom 2.0 基本特征 交互性 智能化 网络化 虚拟化 未来教室 案例：南方科技大学附属实验学校 信息化应用环境建设 自带设备学习 （ BYOD ） 新技术全学科运用 我们以云计算为基础，在语文、数学、英语、音乐、美术、科学等 学科中开展基于移动终端的云学习，并借助无线互联网和智能移动 终端，进行教学创新，以期探索出具有南方科技大学实验学校特质 的信息化教与学模式。

用例。此外，针对英特尔® 至强® 处理器的优化已集成到 TensorFlow* 和 PyTorch* 等在内的流行深度学习框架的主流发行版。 优化通用工作负载的性能 采用性能核的英特尔® 至强® 6 处理器在全范围工作负载上表现出色，其主流系列产品拥有 8-86 个内核，在基于双 CPU 的 系统中，网络和存储外接卡拥有多达 176 个 PCIe 5.0 通道，而基于单 CPU 的系统中，单插槽产品则拥有 组的方式提供包含数据存储，提示引擎，检索优化器，以及 LLM 等构建 RAG 服务的核心功能。图中展示了建立索引，问答推理，RAG 微调的流程。在基础架构的基础上，英特尔® 还对 RAG 进行了全链 条的优化，包括从数据增强，分块优化，embedding 微调，向量化数据库的优化，优化查询，重排序以及内容压缩等，帮助 用户降低成本提升效率。 44 02 英特尔 ® 技术方案 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。 隐裂 (Micro Crack) 即肉眼难以直接在被测物体表面观察到的细微裂纹。在光伏行业的自动化生产流程中，存在隐裂的电池 片，在经历自动搬运作业时