IBECC 内存 • 处理器基本功率范围为 15W 至 45W，低功耗 SKU 支持 无风扇设计 • 工业级 SKU 支持宽温运行 AI 加速 • 英特尔® 锐炬 X 显卡拥有多达 96 个执行单元 (EU)，便 于视觉识别、测量以及视觉引导等应用中高度并行的 AI 工作负载处理 • 通过在 CPU 上运行包含 VNNI 指令的英特尔® DLBoost 在 GPU 上运行 DP4a 智能 高速 缓存 (L3) 最大睿频频率 (GHz) A 处理器基础频率 (GHz) 最大 显卡 频率 (GHz) 英特尔® 平台 固件支持的版本 和类型 处理器 显卡 执行 单元 (EU) 数 视频 解码器 PCIe 通道 总数 最大内存 速度 最大 内存 容量 处理器 基础 功率 (W) P-core E-core P-core E-core 效核）、英特尔锐炫™ GPU 2 以及 AI 专用的内置神经处 理单元 (NPU) 英特尔® AI Boost 3 • 内置英特尔锐炫™ GPU 2，提供多达 8 个 X e 内核（多达 128 个图形执行单元） • 硬件加速 AV1 编码、内置 DisplayPort2.1 (USB-C) 和 HDMI 2.1，以及全新图形系统控制器 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 实

年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 团队特点： 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 执行力 强 影响力高： 多项指标在国内高校大数据教学领域领 先 • 教材数量 • 教材占有率 • MOOC 课程学习人数 • 师资培养 • 教学研讨会 • 教学网站访问量 • 通过与环境的互动 ，不断优化自身行为 6. 基于大模型的智能 体 基于大模型的智能体是指利用大语言模型（如 GPT 、 BERT 等）作为 核心组件 ，构建的能够执行特定任务、与环境交互并做出决策的人 工智能系统。这些智能体具有自主性、交互性、适应性等特点 ，能 够模拟人类的认知和决策过程 ，提供更加自然、高效和个性化的交 AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的 ，就复杂任务的处 理流程而言 AI Agent 主要分为两大类：行动类、规划执行类。总 而言之 ， AI Agent 就是结合大模型能去自动思考、规划、效验和 执行的一个计算体 ，以完成特定的任务目标 ，如果把大模型比作大 脑 ，那 AI Agent 可以理解为小脑 + 手脚 6. 基于大模型的智能

DeepSpeed AscendSpeed … HCCL 集合通信库 开放通信算子、平台接口，支持自定义通信算法，提升网络通信效率 GE 图引擎 开放图编译、图优化、图执行，支持自定义图融合，提升整网性能 深度开放 CANN ，一套架构使能昇腾原生开 发 对位 NV CUDA ，匹配开发使用习 惯 AI 框架 昇思 MindSpore Attention 中常见模型的 mask 上 三角区域均接近于 0 自适应选择性重计算、内存碎片优化、 … 模型训练：应用使能软件加持， MFU 领先、线性度持平 NV 模型训练最优 = 单机执行最优 + 集群并行最优 + 中断时间最短 软件层分布式并行 充分调度算力资源 提供分布式加速库，内置主流 加速算法，满足各类模型加速 场景 Ascend C 编程语言 + 空闲 超大集群线性度 90%+ L2 层 下发路 径 L1 层 分布式并行 + 算网协同，集群并行最优 模型算力利用率（ MFU ） 模型通信与计算优化，单机执行最优 计算 通信 计算 1 计算 2 计算 3 计算 4 通信 1 通信 2 通信 3 通信 Huawei Proprietary

代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 14 DeepSeek-R1 变成伪装工具，需要结合AI-Driven 监督机制、对比推理（Contrastive Prompting）和 形式验证（Formal Verification）等方法。例如，可以让模型在不同监督环境下执行相同任务，检测 其推理一致性；或者使用自动化对抗性测试，分析模型是否在训练过程中优化了欺骗策略。 [1] Sycophancy to Subterfuge: Investigating Reward-Tampering 部表征？ ➢ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； ➢ 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； ➢ 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（Inverse Alignment）。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ Do

⚫ 企业智慧大脑： 销售数据+客服录音+生产日志多源融合→自动生成经营决策建议（ ②流程自动化矩阵 ⚫ 智能工作流： 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 的普及正在引发结构性变革：