RL驱动下自然涌现长文本推理能力 9 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调SFT，纯强化学习驱动的强推理模型 ➢ 奖励建模：基于规则的奖励 (Rule-Based Reward) : 准确率奖励 + 格式奖励 ➢ 准确率奖励 Accuracy Rewards: 判断答案是否是正确的 ➢ 格式奖励Format Rewards: Stage II: 通用能力&安全性 DeepSeek-R1 全领域RL All-Scenarios RL 推理任务 – 规则奖励 (Rule-based Reward) 通用任务 – 偏好建模 (Reward Model) 17 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 ➢ 冷启动 Cold Start ➢ 数据准备：few-shot long cot data, 详细带反思和验证的数据集 Scenarios ➢ 进一步提升除了reasoning 能力之外帮助性和安全性 ➢ 对于reasoning data, 可以用基于规则的奖励 ➢ 对于general data, 可以用奖励模型来建模人类偏好意图 ➢ 成效：最终版本的 R1 不仅在推理和对话能力上达到了高水平， 还具备更安全的交互性能。 拒绝采样和全领域SFT 600k 推理数据 (Rule-based+Generative

概念飘逸等） ， 支持 200 多 种数据格式自动解析。 • 2. 中级能力层 领域问题建模与复杂推理 ，包括领域自适应学习（建立医、 教育、 金融垂直应用于 模型） 、 因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多

质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少 样本缺陷检测。 在生产制造环节之外，工业大模型的仿真与模拟能 力，亦可助力工业产品研发与设计环节。例如实时 仿真模型的建立与仿真环境的创建。 在预测方面，工业大模型助力由原先局部建模预测至 基于全局信息、更高效、高精度预测的转换与优化。 第二，创作与内容生成能力，如工业运控软件代码、 设计模型、应用文档的生成。 在模型具备语言理解的基础之上，工业大模型具备 了内容创作与生成的能力，这种内容生成的能力可 s/details/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 系列处理器 可最大程度提高带宽。英特尔® Max 系列 CPU 在架构设计上大幅增强采用 HBM 的 英特尔® 至强® 平台的性能，相较于竞品，其针对实际工作负载的性能提升了 4.8 倍 1， 比如建模、人工智能、深度学习、高性能计算 (HPC) 和数据分析。 最大限度提高带宽 英特尔® 至强® Max 系列处理器旨在加速需求最严苛的工作负载，实现了： 5 倍 提升高达