.......................................................................35 2.2.4 英特尔® CVOI（工业机器视觉优化参考实现）...........................................................................36 目录 04 03 2.3 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 16 02 英特尔 ® 技术方案 Python* 发行版 • 英特尔® Pytorch* 扩展 • 英特尔® TensorFlow* 扩展 • 英特尔® XGBoost 优化 • 英特尔® 神经网络压缩器 • 英特尔® AI 参考模型 • Modin（pandas 的即插即用替代品） 英特尔® OpenVINO™ 工具套件发行版 英特尔® OpenVINO™ 工具套件发行版一个开源工具包，它 加速了 AI 推理，降低了延迟，提高了吞吐量，同时保持了

6 级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 模块 3：联网搜索——实时情报局 数据引擎： ⚫ 抓取最新政策文件（如半小时前发布的医保新规） ⚫ 追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 公式：身份+场景+目标+限制条件 -案例： ⚫ 职场：“作为跨境电商运营（身份），要优化亚马逊产品标题（场景），要求包含关 键词‘ergonomicofficechair’且字符≤200（限制），参考竞品 BestSeller 前十的标题 结构（目标）” ⚫ 教育：“高三学生（身份）复习导数压轴题（场景），需要 5 道难度递进的变式题 （目标），答案需附分步解析（限制）” ②角色扮演法 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” 5.官方推荐模板（简化版） 1.代码优化： “下面这段 Python 代码运行缓慢，请解释问题并提供两种优化方案” 2.内容润色：

优化模型表达能力 ，提升 next-token 的预测效果 • 可参考投机采样改造 MTP 模块 ，加速推理效率 MTP ： Multi-Token Prediction 多 token 预测提升模 型效果 • MTP 模块仅在训练中使用，提升模型训练效果，推理阶段可以不使用 MTP 模块，基础模型能够独立完成正常推 理 • 参考投机采样， MTP 模块也可以被重新配置用于 speculative Proprietary - Restricted Distribution 关键 发现 ① 细粒度的计算通信并行 • 将 PP stage 拆分为更细的模块 ，提升模块交替编排的灵活度 • 参考 ZeroBubble ，反向传递中的权重更新和梯度传递独立操作 • 经过细粒度的拆分和编排之后 ，计算流和通信流的 barrier 刚好可以重叠 ② 双向管道调度减少 PP 中的气泡 • ） • 模型总参数量 671B ，每个卡上 4 个 routed expert 对应 26.8B ， 同时 考虑到 PP-16 和 FP8 量化 ，每个卡上显存占用为 1.675GB 参考 DualPipe 技术，基于 MindSpeed 训练加速框架以及昇腾硬件特性，针 对 性地设计高效率流水并行技术，提升整体训练性能 Huawei Proprietary - Restricted

𝐴𝑡是基于广义优势估计（GAE）计算的优势值，依赖于奖励序列 {𝑟≥t} 和学 习的价值函数𝑉𝜓 。因此，PPO需要同时训练策略模型和价值函数。为避免奖励模型的过度优化， 标准做法是在每个词元的奖励中添加与参考模型的KL惩罚项 23 DeepSeek-R1 技术剖析：GRPO 赋能RL-Scale ➢From PPO to GRPO: ➢ PPO的价值函数通常是与策略模型规模相当的独立模型，这带来了巨大的内存和计算负担。 ，GRPO从旧策略𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑中采样一组输出，并通过最大化以下目标优化策略模型： ➢ 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型的对比性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天然 契合；此外，GRPO直接将策略模型与参考模型的KL散度作为正则项加入损失函数，而非将其混入 奖励计算，简化了优势值的计算。 DeepSeekMath https://arxiv.org/pdf/2402.03300 24 DeepSeek-R1 ：利用同一问题下多个采样输出的平均奖励作为基线，从而无需额外近似价值函数。这种机制 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型基于同一问题的输出比较训练的特性天然契合。此外， GRPO直接将策略模型与参考模型的KL散度作为正则项加入损失函数，而非将其混入奖励计算，简化 了优势值的计算过程。这使得GRPO在大规模强化学习任务中，特别是在处理复杂的推理任务时，能 够更有效地优化策略模型，同时保持较高的计算效率。

中央民族大学等高校还利用该大模型的问答 功 能 ，介绍学校特色专业和校园文化 ，欢迎学生报考。 通过多轮对话实时联网搜索权威信息 ， 供全面、快速、优质的回答 论文写作辅助 提供语法检查、参考文献自动生成等功能 ， 极大提高写作效率 文本创作与智能办公场景 实现高效语言生成、 辅助写作、 智能纠错 和摘要生成、多种语言实时互译 文本分析 可快速提炼论文创新点、方法及实验结果 本地部署大模型方 案 n 本地知识库的优点 步骤 安 装 Ollama 下载 DeepSeek R1 运行 DeepSeek R1 使用 Open Web UI 增强交互体验 具体安装过程请参考厦门大学数据库实验室博客 https://dblab.xmu.edu.cn/blog/5816/ 4.4 本地部署大模型方 案 DeepSeek R1 671B （满血版） 部署成本 1. 决技术难题。 VSCode 接 入 DeepSeek 步 骤 注册 DeepSeek 账号并获取 API Key 安装 VSCode 插件 配置 VSCode 插件 具体操作步骤请参考网页： https://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/p/18726097 5.6 AIGC 技术在辅助编程中的应用 A I 搜索 ， 即人工智能搜索引擎

特征蒸馏涉及将教师模型中间层的知识转移到学生模型中。通过对齐两个模 型的隐藏表示 ，学生模型可以学习到更丰富和更抽象的特征。 蒸馏、微调、 RAG 微调： 又叫精调 ，相当于学生意识到自己某门课有 短 板 ，然后自己找参考书恶补了一下 ，从而补上短 板 蒸馏： 是学生通过模仿老师的解题思路 ，达到和老 师 相似的知识水平。 RAG ： 直译过来叫做“检索增强生成 ” 。 相当于这题我不会， 但是我有“小抄 ” ，