DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 及昇腾伙伴系列硬件 模组 / 小站 / 加速卡 / 服务器 / 集群 昇腾处理器 昇腾 310 系列 / 昇腾 910 系列 ... 应用使能 应用使能套件 / SDK AI 计算框架 PyTorch / TensorFlow / Caffe...... NV 系列硬件 模组 / 加速卡 / 服务器 / --> 集 群 NV 处理器 Ampere 系列 / Hopper 系列 .. 图引擎 MT 、 KS 自定义图融合 Pattern 类库 / 模板 XF 自定义切分策略 集合通信库 TX 、 MT hash 算法自定义调优 通用编程 KS 自定义算子开发 毕昇编译器 | Runtime 运行时 开放硬件资源接口，满足开发者对模型开发、系统优化、三方生态对接等各场景需求 算子加速库 开放 1600+ 基础算子接口、 30+ 融合算子接口，简化开发复杂度，提升开发效率

学生的发展性评价 基于大数据的科学研究 26 云计算 • 云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性，实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联， 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地 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 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。 配备 PAD 移动终端（板书、分 享、评价、展示） Windows8 操作系统、多点触控显示器 1. 构建新技术支持的全新教学环境 终端： IPAD 学习环境 学习环境： STEAM 学习实验室 STEM 学习实验室2 充分激活学生潜能与创意，促进数字技术和 个人制造的有效融合，让学生有更多的实践动手

“机器能思考吗？ ”。这个问题激发了人们 无尽的想象 ， 同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形 在这篇论文中 ，图灵提出了鉴别 机 器是否具有智能的方法 ，这就是 人 工智能领域著名的“图灵测试”。 如图所示 ，其基本思想是测试者 在 与被测试者（一个人和一台机 器） 隔离的情况下 ，通过一些装 置（如 键盘）向被测试者随意提 问。进行 多次测试后 ，如果被测 试者机器让 平均每个测试者做出 文本生成、 意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务 ，请选择通用大模 型 3.4 大模型的分 类 大模型是基于 Transformer 架构的 ，这种架构是一种专门用于自然语言处理的“编码 - 解码器”架构。 在训练过程中 ，大模 型将输入的单词以向量的形式传递给神经网络 ，然后通过网络的编码解码以及自注意力机制 ，建立起每个单词之间联系的 权 重。大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单 Gemini Gemini 是谷歌发布的大模型 ， 它能够同时处理多种类型的数据和任务 ， 覆盖文本、 图像、 音频、 视频等多个领域。 Gemini 采用了全新的架构 ，将多模态编码器和多模态解码器两个主要组件结合在一起 ， 以提供最佳结果 Gemini 包括三种不同规模的模型： Gemini Ultra 、 Gemini Pro 和 Gemini Nano ， 适用于不同任务和设备。

RL DeepSeek 应用场 景 DeepSeek 的能力层级 • 1. 基础能力层 多模态数据融合与结构化理解 ，包括跨模态语义对齐（文本、 图像、 音频、 视频、 代 码、传感器数据统一语义） 和动态数据治理（解决数据缺失、 噪音干扰、 概念飘逸等） ， 支持 200 多 种数据格式自动解析。 • 2. 中级能力层 领域问题建模与复杂推理 ，包括领域自适应学习（建立医、 ! Deepseek 部署全线 图 移动手机应用 本地部署蒸馏小模型 第三方 UI 客户管接入服务 云端网站接入服 务 Deepseek 模型及蒸馏模 型 Chatbox API 及网络调 用 Chatbox API 及网络调 用 API 及蒸馏模 型 API 及蒸馏模 型 本地网络调用 API 接 入 OpenAI Swarm ： CrewA I DeepSeek 业务流应 用 DeepSeek 业务流应用 • Coze+Deepseek API （ Deepseep R1 ） 业 务流 • Dify+Deepseek API 搭建本地知识库 • Langchain+Deepseek API 业务流工程 • 1. R2R ：官网： https://r2r-docs.sciphi

. 13 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 ..................................................................................................13 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 ................................. ........................................................16 2.1.3 英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 ......... 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 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高

AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 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.com` 特点： ⚫ 无需下载，支持文件上传（PDF/Word/图片） ⚫ 功能齐全，包含普通模式（V3）、深度思考（R1）、联网搜索 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 3.常见问题速查 Q1：为什么联网搜索时断时续？ 原因：服务器负载过高或网络波动 解决方案：避开晚高峰使用，或切换至深度思考模式本地处理 Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown”

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 ) ■ 外部算力工具： ■ 草绳、石子 ■ PC 时代：一个应用只需一台电脑，算力够 ■ 云计算时代：应用需要超过一台机器的算力，算力基本够 ■ 人工智能时代：算力开始不足，需大量高性能 Al 加速器 计算机算力的发展 人工智能大模型算力估计 ■ 人工智能大模型算力估计 ■ 1, 数据量 ( D ) >15* 模型参数量 ( N ) ■ 万亿模型 (N )=1000*109=1012 ■ 美国政府对我国的禁令 现成成熟算力： 2023 年禁止出口高端 Al 芯片 ■ A100 、 H00 、 H800 、 A800 等数据中心 GPU ■ 运力： 2022 年限制 Al 加速器的互联带宽 算力： 2024 年禁止台积电代工 7nm 工艺的国内芯 片 存力： 2024 年禁止 HBM 芯片 光刻机： 2024 年限制荷兰 ASML 出口 7nm 光刻机到 中国 时代背景：算力卡脖子

另一种是利用LLaVA的思路，在原来的强推理基座模型上进行额外的模块扩展； ➢ 冻结除投影层Projector外所有模型参数，对投影层Projector进行预训练，使得投 影层Projector能够将经过视觉编码器的视觉表征映射到语言表征空间。 ➢ 同时微调投影层Projector和大语言模型，激发语言模型多模态推理能力 [1] Visual Instruction Tuning: https://arxiv 弹力”； ➢ 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 模型弹性的理论解释 ◆ 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是： 利用模型对每阶段的数据进行联合压缩； ◆ 数据量上pre-training显著多于post-training，模 型为提高整体压缩率，倾向优先保留预训练部分的 分布而抗拒微调对齐的分布，从而表现出模型弹性； 形式化验证：生成式+验证每步过程 RL赋能强推理范式：基座能力激活 + 验证/奖励模型 • 利用强化学习激活基座模型能力，让语言模型在 序列生成过程中进行隐式思考 • 基于规则的奖励和外挂验证器的结合 模态穿透：全模态场景下，智能推理边界拓展 自学机制：理由→奖惩→改进，形成自闭环 演进 方向 强推理赋 能多模态 全模态 统一 模态穿透 拓展边界 强推理 慢思考 模态 穿透 多模态