，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 这次会 议汇 聚了众多杰出的科学家和工程师 ，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、 研究方法和应用场景展开。 与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、 算法和技术， 以及其在各个领域的应用潜力。 他们共同认识到 ，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 1 1.2 人工智能的诞 生 在这次会议上 ， “人工智能”这个词汇被约翰 . 麦卡锡（ John McCarthy ） 首次提出。 与会者们不仅对人工智能的研究和应 用 前景进行了深入探讨 ，还提出了许多重要的观点和思路 ，为人工智能的发展奠定了基础。 这次会议的召开标志着人工智能作 为一个独立学科的正式诞生 ， 因此 ，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ， 1956 年也被称为“人工智能元年”。这次会 字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI ， 能理解你的需求并生成高质量 回 应。 它知识储备丰富 ， 涵盖历史、 科学、 技术等众多领域 ， 无论是日 常问 题咨询 ， 还是深入学术探讨 ， 都能提供准确全面的信息。 同时 ， 具备 出色 的文本创作能力 能撰写故事 诗歌 文案等各类体裁 并且擅长语言 3.6.2 国内的大模型产 品 n 文心一言 文心一言是由百度研发的知识增强大模型

算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动： 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 ➢ 其他讨论：Over-Thinking 过度思考等 ➢ 未来方向分析探讨 ➢ 模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V ➢ 合成数据及Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 ➢ 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification \ 审计对齐

大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 AI 生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能 新质生产力。 — 张宇博士 英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官