思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 模块 3：联网搜索——实时情报局 数据引擎： 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） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时

腾训练的模型时，需要以昇腾训练的模型精度为标杆 迁移工作量大：建立工具链完成对昇腾的精度 对比和调优。 模型迁移：工具链进一步升级，提升 GPU 到昇腾快速迁移能力 迁移分析工具 模型支持度分析和修改建议 模型支持度评估 离线模型 — — 分析报告 差异三：基础能力差异导致支持完备度不同 基础库、加速库、三方库等支持情况不同 跨架构时需通过引入、适配第三方库，或者开 13X 0.9X 业界 业界 业界 业界 业界 业界 100B 70B 13B 13B 7B 7B 7B 7B DeepSeek 系列模型昇腾训练产品适配计划及微调部署建议 DeepSeek 系列预训练完成昇腾适配，目标性能 1.1x NV DeepSeek 系列模型微调目标性能 1.1x 业界（ Q1 ） 场景 1:1->8:1, +8~12% 计算通信比 3:1->6:1, +4~6% 跨节点 All2All 优化 RMSNorm+MLA 部分重计算 省 2~3G 内存 省 2~3G 内存 微调算法 目标性能 部署建议 LoRA 微调 1.1x 业界 8 机 Atlas 800T A2 qLoRA 微调 1.1x 业界 4 机 Atlas 800T A2 全参微调 1.1x 业界 32 机 Atlas 800T

， 减少 重 复输入 ，提高编码效率。 代码生成 ：根据自然语言描述直接生成代码 ，例 如 快速搭建项目框架或实现特定功能。 A I 对话辅助： 随时与 A I 对话 ，获取编程建议、 解 决技术难题。 VSCode 接 入 DeepSeek 步 骤 注册 DeepSeek 账号并获取 API Key 安装 VSCode 插件 配置 VSCode 插件 具体操作步骤请参考网页： 目前各类 AI Copilot 不再是机械地完成人 类指令 ，而是可以参与人类工作流 ，为诸 如编写代码、策划活动、优化流程等事项 提供建议 ，与人类协同完成 过去的嵌入式工具型 AI 助手型工具 （例如 siri 、小度、小愛音箱） ，只完成和人之间 的问答会话 6. 基于大模型的智能 体 智能体更像是一个拥有自主意识的智能员工 基于已有文献和数据 ， DeepSeek 能够为用户提供智能化的实验设计建议。 它通过对相关文献 的 深度分析 ，为实验方案的优化提供指导 ， 帮助科研人员减少设计上的误差和不必要的重复 DeepSeek 可以帮助科研人员在文献检索、 数据分析和实验设计等方面提升效 率 7. A I 赋能高校科 研 跨学科研究支持 实验设计智能建议 数据可视化工具 智能文献检索 DeepSeek 能够协助研究人员高效完成论文创作。

在设备运维管理方面，利用机器学习算法，对部署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 力在工业领域可普遍应用于智能客服、知识管理、 教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅 提升工作效率，减少人力劳动和成本。 还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产 线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维 成本。 第三，识别/模拟/预测能力。 在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)， 使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品 质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少 步提升大语言模型的实用性和可靠性。 RAG 适合的场景： 1. 知识密集型任务，比如客服，医疗，法律等特定领域。 2. 动态内容生成，需要实时或频繁更新的内容生成场景。 3. 文档辅助的任务，如合同审阅、法律建议、科学论文分析等。 4. 减少大模型的幻觉问题，因为模型生成的内容是基于检索到的真实信息。 5. 相对微调来说，不需要训练模型，更经济高效。 英特尔® Open Platform for Enterprise

确保设备满足一定硬件要求 ， 显卡需 GTX 1060 （ 6GB ） 及以上 ， 推荐 RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 16GB 及更高； C 盘剩余 20GB 空间 ， 建议 使用 NVMe 固态硬盘 。 • 安装 LM Studio 客户端： 在官网 lmstudio.a i 下载对应操作系统的安装包 ，双击 运 行并按提示完成安装。 启动后 ， 点击右下角设置图标将语言改为简体中文。