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、 教育、 金融垂直应用于 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 、 范式转移预警（监控跨领域知识流、 识别技术革命前兆） ai/ • 功能：用于开发本地 RAG 应用程序 ，支持多模态内容摄取、 混合搜索、知识图谱构建、 GraphRAG ，具备用户管理、 可 观测性、配置及可视化交互等功能 ，适用于处理动态数 据和 复杂实体关系的应用程序。 • 2. Cognita ：官网： https://cognita.truefoundry.com/ • 功能：模块化框架 ，提供定制化管道 ，用于构建可扩展且生

并且视频中包含了高度细致的背景、 复杂的多角度镜头 ， 以及富有 情感 的多个角色。 这种能力已经超越了简单的图像或文本生成 ，开始 触及到 视频这一更加复杂和动态的媒介。 这意味着人工智能不仅在处 理静态信 息上越来越强大 而且在动态内容的创造上也展现出了惊人的潜力 3.6.1 国外的大模型产 品 n Sora n Sora 右图是 Sora 根据文本自动生成的视频画面 ， 一位戴 着 ，特别是深度学习、 机器学习等算法 ， 自动创建或处理视频内容的技术。 它 能 根据给定的文本、 图像或其他数据 ， 自动生成符合描述的视频内容 ，涵盖文生视频、 图生视频、 视频风格化、 人物 动态化等多个方向。 这一技术在创意设计、 影视制作等领域潜力巨大 ，极大地提升了视频内容的生产效率和 质量 5.5 视频类 AIGC 应用实 践 □ 使用即梦 AI 实现图生视频 □使用腾讯智影生成数字人播报视频（用于制作教学视 频） Vidu 生数科技联合清华大学发布 ， 是中 国首个长时长、 高一致性、 高动态 性视频大模型 ， 支持一键生成 16 秒 高清视频 ，性能对标国际顶尖水 平。 即梦 AI 即梦 A I 是字节跳动旗下剪映团队开 发的一站式 A I 创意创作平台。

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 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏 MOE 提质 降本 技术创新 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 更复杂的组 网 网络控制器 18 Huawei Proprietary - Restricted Distribution AI 调 度 平 台 超长序列 NPU NPU 4 、动态路径调整 数据并行、流水并行 模 型 并 行 算子深度融合 “ 工序合并”减少计算数据搬入 搬出的时间及内存开销 计算与通信融合 计算数据细粒度切分， 减少计算与通信相互等待 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

确定性实时性 • 利用英特尔® TCC 进行实时计算 • 支持时间敏感型网络 (TSN) • 通过英特尔® PLL 锁相环技术，可锁单 P 核或者 4 个一 组 E 核作为实时任务，而其他核按需动态调整频率 工业特性 • IBECC 内存 • 处理器基本功率范围为 15W 至 45W，低功耗 SKU 支持 无风扇设计 • 工业级 SKU 支持宽温运行 AI 加速 • 英特尔® 锐炬 Analytics Accelerator，英特尔® IAA）可以卸载内存压缩和解压 缩、扫描和过滤功能以及循环冗余校验。 • 英特尔® 动态负载均衡器（Intel® Dynamic Load Balancer，英特尔® DLB）支持动态分配网络数据包处 理和卸载重排序操作。 • 英特尔® TDX 用 AES-256 和 2,048 个加密密钥进行了 升级，机密计算能力进一步增强，能够更好地保护敏感 和大模型框架的覆盖和支持，并在 Hugging Face* 上提供 OpenVINO™ 预优化模型，帮助开发者更 容易地开始使用这些模型。 34 02 英特尔 ® 技术方案 • 支持更广泛的模型压缩技术，通过添加动态量化、多头注意力 (MHA) 和 OneDNN 增强，显著提高了在英特尔® 集成和 独立显卡上的大模型性能。 • 提高大模型的可移植性和性能，并在 OpenVINO™ 模型服务器中支持了 vLLM

的安全，并不保证多智能体系统安全 \AI系统伪装已被“安全对齐”，行为欺骗监管 ➢ 随着 VLA \ Agent 等模型下游和赋能应用兴起，确保模型AI系统准确应对不确定性，考虑物理规律下的人 类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库， 建立高度严谨的推理模型。 安全复杂性和维度超出传统方法 ➢ 内生价值安全性：AI系统不仅需 要应对不确定性，还必须考虑物 理规律下的人类价值观对齐，例 如肢体语言的安全性、个人空间 的边界感。 ➢ 外生具身安全性：在复杂动态环 境中不仅要短期安全，还要确保 长期行为的安全性，例如对操作 环境造成影响的安全性。 VLA系统安全的独特挑战 68 总结 基于复杂推理慢思考+强化学习新技术范式，通过高质量数据驱动产生强推理模型

②认知增强服务 脑力租赁市场：普通人可出租 AI 训练能力（如标注数据获得收益） 教育革命： ⚫ 脑机接口实现“技能直输”，1 小时掌握基础编程 ⚫ AI 导师跟踪学习轨迹，动态调整教学策略 ③元宇宙基建 数字孪生引擎：城市管理者可“预演”政策实施效果 虚拟化身经济： ⚫ 用户 AI 分身同时参与 10 场跨国会议 ⚫ 非遗传承人创建数字分身传授濒危技艺