RL训练 ➢ PureRL加持下，业界的技术实践更多Focus on 直接利用RL激活基座模型的推理潜 力，通过构建rule-based reward, 额外加上RL Data的设计，激活模型的内部本身的 推理能力 ➢ Reward Model 的一些尝试如PRM，会遇到reward hacking, value 不准，难以泛 化等问题 37 技术对比讨论：蒸馏 vs 强化学习 ➢ 大型 然而，CoT 并不能完全解决可解释性问题，因为模型仍可能利用 CoT 进行欺骗性推理，即In- Context Scheming。 ➢ CoT 生成的推理步骤是模型输出的一部分，并不能保证它反映了模型的真实内部计算过程。模 型可能学会输出符合人类期望的思维链，但实际推理过程可能与其展示的 CoT 不同。 ➢ 当模型具备长期目标意识（Instrumental Reasoning）时，它可能会构造看似合理但实际上误导 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ ➢ RLHF这类对齐算法可以提升模型性能，并确保与人类意图和价值相一致。 ➢ 然而，这些对齐微调是否真正修改并对齐了模型的内部表征？ ➢ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； ➢ 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； ➢ 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤

理大模 型。 OpenAI 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前 ， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像人 类解决复杂问题时会先把思考过程写下来 将根据学校各学科具体需求与硬件条件 ， 以具体化、 针对性、 私有化、 学科专用或实验室专用的方式将进一 步 将 70B 、 32B 、 14B 、 8B 、 7B 等不同版本的 DeepSeek-R1 大模型部署到学科内部 ，并接入本地知识库（如 学术资源、 课程资源、 实验数据等） ， 后期学校将根据具体需求及资源占用情况提供差异化服务 ， 构建 “ A I + 学科 ”垂直领域解 决方案 ，为学科交叉创新发展提供有力支撑 旨在提升模型生成内容的准确性和相关性 其核心思想是： 在生成答案前 ， 先从外部知识库中检索相关信息 ， 再将检索结果与用户输入结合 ，指导生成模 型 输出更可靠的回答。 简单地说 ，就是利用已有的文档、 内部知识生成向量知识库 ，在提问的时候结合库的内 容一 起给大模型 ， 让其回答的更准确 ， 它结合了信息检索和大模型技术 4.4 本地部署大模型方 案 实时知识补充 模型的回复结合了业务知识和实时知识

企业正在 材料筛选及研发上积极探索 AI 技术的深入应用。 在锂电池设计方面，利用 AI 高效仿真模型，可以在原子、分子、颗粒、电极和电芯等多个尺度上进行仿真模拟， 让研发人员更深入地理解电池内部的作用机理，并在此基础上快速优化材料和结构设计，缩短设计时长。 半导体制造作为一个高度复杂、技术密集、资本密集的行业，如何实现产品的快速设计、确保生产过程的精度和良率，以保 障研发和生产成本的良 s/platforms/details/alder- lake-p.html 1. 性能测试结果基于配置信息中显示的日期进行的测试，且可能并未反映所有公开可用的安全更新。预测或模拟结果使用英特尔内部分析或架构模拟或建模，该等结果仅供您参考。系统 硬件、软件或配置中的任何差异将可能影响您的实际性能。关于性能和基准测试程序结果的更多信息，请访问：intel.cn/PerformanceIndex 封装，能够为创新设计提供更大的灵活性，是应对边 缘严苛工作负载的理想选择。这些功能强大的边缘处理器可 以加速从 AI 获取结果，为每台设备提供更多媒体流，并提 供长期供货保证 2，以提升长期价值。 单个封装内部署更多 AI 引擎 利用英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器提升竞争优势，部署客户 迫切需要的先进 AI 工作负载。P-core（性能核）、E-core （能效核）、英特尔锐炫™ GPU 3