是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本 、 图像 、音频等多模态数据 。这类模型结 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 的综合 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney ，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词与已经编码在模型中的单词进行相关性的计算 ，并把相关性又 编码 叠加在每个单词中。 这样 ，大模型能够更好地理解和生成自然文本 ， 同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力 3.5 大模型的基本原 理 具有大量参数的 神经网络模型 大量的数据和计算资源 基于深度学习 不断地调整 模型参数 大模型 离线与高效使用 成本与资源优化 数据隐私与安全性 避免使用限制 定制化与灵活性 模型微调技术特点 （ 1 ）领域针对性强： 经过微调的 模 型在特定领域的表现会有显著提 升 ， 能够更好地理解和处理该领域 的专业 问题； （ 2 ）模型适应性优化： 通过微调 可 以调整模型的参数 ，使其更符合 特定 任务的要求 ，提高输出的准确 性和稳 定性。 模型微调和本地知识库 使用海量数据进行预训练得到的基础

Deepseek R1 深度推理模型将会是怎样的表现？ ➢ 模态穿透和模态联动将有望进一步提升强推理能力。人类在日常生活中接收到的信息往往是 全模态的，不同的感官渠道能够互相补充，帮助我们更全面地理解和表达复杂的概念。 ➢ 全模态扩展将成为Deepseek R1的下一个重大突破。首先，在复杂决策场景中构建起"感知-理 解-推演"的闭环认知体系，在多个场景下扩展智能边界。 ➢ 例如，通过跨

指标。电池企业正在 材料筛选及研发上积极探索 AI 技术的深入应用。 在锂电池设计方面，利用 AI 高效仿真模型，可以在原子、分子、颗粒、电极和电芯等多个尺度上进行仿真模拟， 让研发人员更深入地理解电池内部的作用机理，并在此基础上快速优化材料和结构设计，缩短设计时长。 半导体制造作为一个高度复杂、技术密集、资本密集的行业，如何实现产品的快速设计、确保生产过程的精度和良率，以保 障研发和生