➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 ➢ 其他讨论：Over-Thinking 过度思考等 ➢ 未来方向分析探讨 ➢ 模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V ➢ 合成数据及Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 ➢ 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐 Deliberative Alignment ➢ 标语言进行推理，从而保证模型输出的语言风格一致性 27 DeepSeek-R1 社会和经济效益 ➢ 低成本高质量语言模型边界的探索，扩展的具体方法和侧重点改变：最初是模型规模， 然后是数据集规模，现在是推理时的计算资源和合成数据； ➢ 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 推理能 力的位置猜测任务；以及涉及复杂图表理解的数据分析任务等。这些数据集提升了模型在真实世界场景中的视 觉推理能力。 ➢ 合成视觉推理数据 是人工生成的，包括程序化创建的图像和场景，旨在提高特定的视觉推理技能，例如理解 空间关系、几何模式和物体交互。这些合成数据集提供了可控环境，用于测试模型的视觉推理能力，并且可以 无限生成训练样本。 ➢ 文本渲染数据 是通过将文本内容转换为视觉格式

大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 ，提高 用 户满意度和转化率 （ 3 ）语音识别 大模型在语音识别领域也有应用 ，如语音识别、语音合成等。通 过 学习大量的语音数据 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 3.7 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 去除水印后的图 片 案例： 去除图片中的水 印 语音类 AIGC 是一种利用人工智能技术（特别是语音识别、 自然语言处理和语音合成技术） ， 自 动 生成和处理语音内容的技术。 它能够模拟人类语音 ， 实现语音到文本的转换、 文本到语音的合成， 以及语音情感分析等功能 ，广泛应用于智能语音助手、 智能客服、 语音翻译等多个领域 5.4 语音类 AIGC 应用实 践 5.4 4 语音类 AIGC 应用实 践 智能驾驶舱 与车载语音助手 应用场景 01 05 语音分析与情感识别 03 04 06 虚拟人物 与数字人 语音合成 与转换 02 07 智能语音助手 智能客服 语音翻译 高校老师怎么用？ n 高校教师可以使用语音类 AIGC 工具（喜马拉雅音频大模型、腾讯智影） ，根据自己教学课 件 的文本内容， 自动生成专业的配音 ，可以采用专业播音员的音色

模型蒸馏 • 蒸馏是一种机器学习技术 ， 其中较小的模型（ “学生模型” ）被训练来模仿 较大、 预训练模型（ “教师模型” ） 的行为。 • 1. 数据蒸馏 在数据蒸馏中 ，教师模型生成合成数据或伪标签 ，然后这些数据用于训练学 生 模型。 • 2. Logits 蒸馏 在 logits 蒸馏中 ，学生模型被训练来匹配教师模型的 logits ，而不仅仅是 最 终的预测。

认证”，关键决策需展示推理路径 4.共生之道：人类文明的升维指南 在 AI 时代保持竞争优势，需掌握三大核心能力： ①元认知能力 ⚫ 批判性思维：能识别 AI 建议中的逻辑漏洞（如发现商业方案中的“合成数据偏 差”） ⚫ 价值判断：在 AI 提供的 100 种方案中选择最符合伦理的路径 ②智能协作力 ⚫ 混合智能：医生结合 AI 诊断与临床经验，使误诊率降低至 0.8%

Fortran 编译器 • 英特尔® Fortran 编译器经典版 • 英特尔® MPI 库 英特尔® 渲染工具包 英特尔® 渲染工具包是一套强大的开源渲染、光线追踪、去 噪和路径引导库，用于 AI 合成数据生成、数字孪生、高保 真和高性能可视化，以及沉浸式内容创作。利用这些库和 英特尔® CPU 与 GPU 硬件，实现优化的渲染性能，构成一 个可扩展的解决方案。英特尔® 渲染工具包提供了以下工具：