即检索增强生成 ，是一种结合检索技术和生成模型的技术框 架， 旨在提升模型生成内容的准确性和相关性 其核心思想是： 在生成答案前 ， 先从外部知识库中检索相关信息 ， 再将检索结果与用户输入结合 ，指导生成模 型 输出更可靠的回答。 简单地说 ，就是利用已有的文档、 内部知识生成向量知识库 ，在提问的时候结合库的内 容一 起给大模型 ， 让其回答的更准确 ， 它结合了信息检索和大模型技术 Networks ）、大型预训练模型、多模 态 技术等 n AIGC 的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过 训练模型和大量数据的学习 ， AIGC 可以根据输入的条件或指导 ，生成与之 相 关的内容。例如 ，通过输入关键词、描述或样本 ， AIGC 可以生成与之 相匹配 的文章、图像、音频等 n AIGC 技术不仅可以提高内容生产的效率和质量 ，还可以为创作者提供更多的 AIGC 大模型的提示词（ Prompt ） 是指用户向大模型输入的文本内容 ， 用于触发大模型的响应并指导其如何生成或 回应 这些提示词可以是一个问题、 一段描述、 一个指令 ， 甚至是一个带有详细参数的文字描述。 它们为大模型提供了生 成对 应文本、 图片、 音频、 视频等内容的基础信息和指导方向。 提示词的重要作用如下： 5.1.5 AIGC 大模型的提示词 引导生成

用RL来进一步优化性能 ➢ DeepSeek-R1 系列跳过对于大规模人工标注数据的依赖 ➢ 无需构建和维护高质量的SFT数据集，而是让模型直接在RL环境中进行探索 ➢ 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 ➢ 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； ➢ 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所束缚。 12 。随后，奖励通过减去组内均值并除以标准差进行归一化。结果监督将 归一化后的奖励分配给每个输出的末尾词元，并将所有词元的优势设为该归一化奖励； ➢ 基于过程监督的GRPO: 结果监督仅提供输出末尾的奖励，对复杂数学任务的策略指导不足 ➢ 对问题 q 和采样输出 {𝑜1, 𝑜2, 𝑜3, … , 𝑜𝐺}，过程奖励模型为每个步骤生成奖励: 𝐑 = { 𝑟1 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 1 , 𝑟1 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 的过程中进行隐式的规划、反思和修正，无需 显式的搜索树或价值函数。 ➢ 长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练LLM的关键，而不是更复杂的训练技巧。 ➢ 长文本到短文本：通过长文本 CoT 模型来指导短文本 CoT 模型的训练，从而在有限的计算资源下获 得更好的性能。 29 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot ➢ 四个阶段 Pretraining -- SFT -- Long-CoT

优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将 产品外形及特征转化为数据，辅助设计师不断优化 迭代。利用收集到数据构建数字孪生产品模型，模 拟产品的各种实际应用场景，如正常操作、极限性 能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 实际性能受使用情况、配置和其他因素的差异影响。更多信息请见 intel.com/processorclaims（英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 — 边缘）。结果可能不同。 2. 英特尔® 不以路线图指导的方式承诺或保证产品可用性或软件支持。英特尔® 保留通过标准 EOL/PDN 流程更改路线图，或是中止产品、软件和软件支持服务的权利。有关更多信息， 请联系您的英特尔® 客户代表。 3. 英特尔锐炫™ Denoise) • 英特尔® OSPRay • 英特尔® OSPRay Studio • 英特尔® 开放路径引导库 (Intel® Open PGL) • 渲染工具包实用程序 作为 oneAPI 指导委员会的重要成员，英特尔® 根据 oneAPI 规范推出了英特尔® oneAPI 工具包，旨在帮助开发者使用英特尔® 优化的一流的编译器、性能库、框架以及分析和调试工具，构建、分析并优化在 CPU

模型效果越好 算 力 L=(Cmin/2.3·108) )-0.050 10-3 10-1 Compute PF-days,non-embedding 大模型指导法则 Scaling Law: 富则火力覆盖 数据集 模型参数量 7 6 5 4 3 ---- 2+ 10-9 Dataset Size tokens Parameters

Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案， IBM 帮助教育减少能源损 耗 , 实现合法的需求 IBM 通过提供先进深 度分析技术，为教育 提供新的研究视角， 从指导决策。 通过开放式应用和灵活性 加工， IBM 帮助教育实现 智能化 智能工作 绿色与其它 新智慧 能源结构 IBM 帮助教育创建智慧设施， 在减少成本的前提下，提供能 源和安全。

AI，人类需建立“三层防护体系”： ①技术免疫层 ⚫ 价值观对齐：用强化学习植入伦理准则（如“不得伤害人类”） ⚫ 反误导机制：自动检测并修正“幻觉输出” 案例：医疗 AI 拒绝提供安乐死指导 ②法律监管层 ⚫ 数字身份法：赋予 AI 实体“有限法律责任” ⚫ 数据确权：建立个人“数据银行”管理信息收益 ③社会共识层 ⚫ 人机协作认证：重要决策需人类签署“知情同意书”