R1 Zero 基本一致，主 要是提升Reasoning的能力，包括coding \ mathematics \ logic reasoning 等带有明确解答过程的问题 ➢ 语言一致性奖励：引入 language consistency reward 衡量长推理链 可读性（通过计算CoT过程中目标语言的占比） ➢ 推理准确率奖励：结合 accuracy of reasoning tasks RL 训练中，评论模型需要与策略模型具有相同的大小，增加计算资源的 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 REINFORCE 变种进行优化 ➢ 长度惩罚：引入长度惩罚机制，防止模型生成过长的推理过程，提高计算效率。 ➢ Overthinking的行为：可能会导致更好的表现，但是会带来training 和 inference过程中极大的损耗 ➢ 采样策略 ➢ 课程学习（Curriculum Learning）： 根据问题的难度，先让模型学习容易的例子，再逐渐引入 更难的例子，这种循序渐进的方式有助于模型更好地掌握知识。

比如在回答历史事件时 ， 可能会编造不存在的 细 节或人物； 在进行科学知识讲解时 ， 给出错 误的 理论或数据。 其产生原因主要包括： 模型训练数据存在偏差、 不完整或错误 ， 导致在学习过程中引入了不准 确 的信息； 模型基于概率分布生成内容 ， 在某 些情 况下会选择一些看似合理但实际错误的路 径。 大 模型幻觉会影响信息的准确性和可靠性 ， 在信息 传播、 学术研究等领域可能带来不良影响。 海事超级智能体与校内业务系统关联 ，可以帮助师生快速完成大 量业务系统操作、调取业务系统数据、分析并生成用户所需统计 数据和统计图表 助国际交流 基于海事超级智能体供给海事教育资源 ，引入外部专业力量 ，构 建共商共建共享的云中海事大学 ，共同促进海事数字化、智能化、 绿色化。超级智能体可对目标内容进行英文翻译。方便留学生或 师生在国际交流中应对多语言环境

力，可以对未见过的数据做出准确的预测，能够处 理更加复杂的任务和数据。 展开来讲，大模型技术有以下几项基本特征： 1. 普遍基于 Transformer 架构。Transformer 架构通过引入自注意力 (Self-Attention) 机制，在处理序列数据时，能同时 关注输入序列的所有元素，并直接建立任意两个元素之间的联系，从而捕捉序列中的长距离依赖关系，实现对输入序列的 高效处理和 。部署到独立 GPU 上时，这些经优化的模型 可以利用 GPU 的并行处理能力，从而加快推理。最新版本的 OpenVINO™ 2024.3 通过增加更广泛的模型支持、减少内存 占用以及为大型模型引入其他压缩技术进一步提升推理性能。 丰富的算力平台和软件工具包支持灵活的将异常检测方案部署在英特尔® 集成显卡和独立显卡上，满足用户满足客户对于不 同部署场景、不同性能和成本的需求。 42 02 通常是在两个或更多添加步骤完成后。例如，在晶圆研磨和膜应用后检查一 定比例的晶圆。但也因此，离线检测带来了几个挑战： • 高风险产生废品和缺陷逃逸。在对一个晶圆批次进行检查时，可能已经处理了多达九个更多的批次。如果机器或过程错误 引入了缺陷，很可能会损坏更多的晶圆，导致高废品和低质量产品的风险。 • 检测受阻。因为在离线检查之前会发生多个添加过程，直接检查晶圆表面可能是不可能的。例如，在检查之前将膜应用于 晶圆的背面，但这阻止了对研磨错误的直接检测。

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 发基于自身架构的对等库来解决库的差异问题 计算架构 支持的主要基础库 / 加速库 昇腾 DVPP/AIPP/mxVision/ ACLNN/ACLBlas