制程工艺 • 多达 14 个核心和 20 个线程，具有高性能混合架构 • Intel® Thread Director6 使您的核心与工作负载相匹配 • 高达 24 MB Intel® 智能缓存 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 Optimization Implementation（英特尔® COVI）是一个一站式资源库，其中包括最佳实践方法 (BKMs)、指导手册和样例代码，专为全面优化英特尔® 平台上工业机器视觉的性能和稳定性而设计。该平台整合了英特尔® 的多种软件技术，如 OneAPI、OneVPL 等，以支持客户在英特尔® 产品上部署机器视觉解决方案。 图像接入 图像预处理 • Template Matching 算子，深度学习模型，编码等 向量化 并行化 硬件加速 流程性能优化 CV 算子性能 优化 混合架构调度 PNG/JPEG 图片编码加速 流程分析 内存拷贝 BKM 性能稳定性 优化 … BKM（方法论， 参考代码， 优化算子） 基础软件 & SDKs 平台数据 优化方法论 38 02 英特尔 ® 技术方案 大语言模型操控机械臂的技术解决方案架构如下图所示：

资源的 消耗。而 GRPO 算法利用群组内的相对信息来估计基线，避免了使用Critic Model的需要。 ➢ 此外，GRPO 算法还引入了一些额外的优化策略(奖励缩放和策略裁剪)，提升训练的稳定性。 ➢ From PPO to GRPO: ➢ PPO 作为 Actor-Critic 算法被广泛运用于 Post-Training, 核心目标是最大化下面的目标函数 ➢ 其中, 𝜋𝜃和 节省了大量的标注成本，而且让模型更自由的探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所 束缚。这也使得模型最终具备了更加强大的泛化能力和适应能力。 ➢ 为了充分释放 GRPO 的潜力并确保训练稳定性，DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替迭代 流程：“监督微调（SFT）→ 强化学习（RL）→ 再次 SFT → 再次 RL”，有效解决了传统强化学 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 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。 ➢ Kimi K1.5 采用的变种Mirror Descent可以在保证学习稳定性的同时，促进模型对复杂推理任务的理解 深度，如逐层加深反思、验证、回溯等行为范式的形成。它允许模型自然地探索到验证、回溯、总结、 反思的行为模式，这些对于提高模型在推理任务中的表现至关重要。 ➢

12 万 英伟达 H800 1000T=1015 80GB 900 GB/s 好 有 25 万 人工智能计算平台成本估计 算力 存力 运力 ■ 大模型扩展规律 ( 资本非常喜欢确定性故事 ) ■ 算力：算力越大 (X 轴 ), 模型效果越好 (Test Loss 小 ) ■ 数据集：数据集越大 (x 轴 ), 模型效果越好 ■ 模型参数：参数越多 (x 轴 ), 模型效果越好

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 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别， 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 大模型 ，具备广泛的语言理解和生成 能力 ，但在特定任务上的表现往往 不 够精准。 解决方案： （ 1 ）模型微调；（ 2 5 AIGC 大模型的提示词 使用提示词需要注意一些技巧 ， 这样可以从大模型获得更加符合我们预期要求的结 果 简洁明确 示例驱动 考虑受众 明确角色 分解复杂任务 遵守规则 使用肯定性指令 自然语言回答 通用模型 n 需显式引导推理步骤（如通过“思 维链” 提示） ，否则可能跳过关键 逻辑。 n 依赖提示语补偿能力短板（如要求

，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视 化界面客户端 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai.app/zh#downl oad