编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长 ，资源消耗大 较高 ， 响应速度快 ，资源消耗相对较小 幻觉风险 较高 ， 可能出现“过度思考”导致的错误答案 较低 ，更依赖于已知的知识和模式 泛化能力 更强 ，能更好地适应新问题和未知场景 相对较弱 ，更依赖于训练数据 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ） 数据集 ， 该数据集包含大 量人 类编写的任务示例 ，例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案 通过这种方式 ， 模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答 。 指令 - 响应 （ Instruction - Response ） 数据集用于训练模型理解任务指令并生成符合预期的响应 时效性问题 对知识更新频繁的领域 字节跳动豆包 DeepSeek 科大讯飞的讯飞星火 阿里的通义千问 OpenAI 的 ChatGPT AIGC 大模型的提示词（ Prompt ） 是指用户向大模型输入的文本内容 ， 用于触发大模型的响应并指导其如何生成或 回应 这些提示词可以是一个问题、 一段描述、 一个指令 ， 甚至是一个带有详细参数的文字描述。 它们为大模型提供了生 成对 应文本、 图片、 音频、 视频等内容的基础信息和指导方向。

止数据滥用，也是工业 AI 乃至工业大模型成功落地应用的挑战之一。 11 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 第三，实时响应问题。 工厂在线检测、智能驾驶等应用，需要系统实时做出 响应的情况下，需要模型能够实时处理输入数据并快 速做出响应。将场景应用端的数据再传输到云端处 理，庞大的数据量会造成带宽拥挤，影响处理的时效 性。采用边缘计算方案来缓解时效性问题，但是这对 同时 OpenVINO™ 还提供了模型服务器。OpenVINO™ 模型服务器用 于托管模型，并通过标准网络协议使它们能够被客户端软件访问：客户端向模型服务器发送请求，模型服务器执行模型推理 并将响应发送回客户端。模型服务器具有很多优势。轻量级边缘 AI 应用只需要具备执行 API 调用的必要功能，通过网络调 用远程推理；而模型服务器端可以基于微服务的应用程序和在云环境中部署的理想架构，并通过水平和垂直推理扩展实现高 随着机器学习和认知计算技术的进 步，人形机器人正在变得更加智能和自适应。它们能够实时分析环境数据，优化工作策略，甚至在遇到未知情况时进行自主 学习和决策。这种技术革新不仅提升了工业生产的灵活性和响应速度，也为未来工厂的智能化和数字化转型奠定了基础。 2.3.4 人形机器人 基础人形机器人负载 以满足需求的运动执行能力为 核心，任务相对固定，以传统 运控算法为主。 标准人形机器人负载

学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 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 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注册，微信一键登录，适合快速查询天气、新闻等简单任务 ⚫ 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径）

是通过将文本内容转换为视觉格式创建的，使模型能够在不同模态下保持一致的文本处理能力。 通过将文本文档、代码片段和结构化数据转换为图像，确保模型无论接收的是纯文本输入还是截图或照片中的 文本，都能提供一致的响应。这也有助于增强模型在处理文本密集型图像（如截图、表格、公式等）时的能力。 ➢ Long2Short 方法 ➢ 模型融合：将长文本 CoT 模型和短文本 CoT 模型的权重进行平均，得到一个新的模型。 from Language Feedback（LLF） ➢ 通过语言反馈（LLF）合成的偏好对：当前模型的生成结果通常并不完美。利用语言反馈优化提 示词（prompts），可以在某些维度上改善模型的响应，从而合成更多具有学习价值的偏好对。 53 ➢ 客观基础：多模态大模型已具备强大的跨模态穿透与融合的感知能力，能够通过结合世界知识与 上下文学习能力，实现多种模态（如图像、文本、音频、视频等）的高效推理与协同输出。 Challenges: (1) 当前的大型语言模型（LLMs）容易被诱导泄露有害内容；(2) 拒绝合法请 求（过度拒绝）；(3) 仍然容易受到越狱攻击。 原因： ➢ LLMs 必须使用固定的计算资源即时响应用户请求； ➢ 当前的对齐方法（如SFT和RLHF）鼓励LLMs通过偏好学习从大量数据中总结规范和人 类意图，而不是直接学习安全规范。 Deliberative Alignment: Reasoning