Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenA I ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 、文心一言 。这类模型结 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 的综合 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision OpenAI 再次震撼全球科技界 ，发布了名为 Sora 的 文本 生成视频大模型 ，只需输入文本就能自动生成视频。 这一技术的诞生， 不仅标志着人工智能在视频生成领域的重大突破 ，更引发了关于人工智 能发展对人类未来影响的深刻思考。 随着 Sora 的发布 ，人工智能似乎正 式踏入了通用人工智能（ AGI ： Artificial General Intelligence

计算架构 CANN 深度开放，使能高效灵活开发，匹配开发者使用 习惯 算子加速库 XF 结合场景差异优化 运行时 NV Runtime KS 直 接 发 起 Kernel Launch GE 图引擎 MT 、 KS 自定义图融合 Pattern 类库 / 模板 XF 自定义切分策略 集合通信库 TX 、 MT hash 算法自定义调优 通用编程 KS 自定义算子开发 需求 算子加速库 开放 1600+ 基础算子接口、 30+ 融合算子接口，简化开发复杂度，提升开发效率 Ascend C 编程语言 开放 130+ 底层 API 、 60+ 高层 API ，支持高性能自定义融合算子开发 加速库 Megatron DeepSpeed AscendSpeed … HCCL 集合通信库 开放通信算子 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 + Runtime 开放接口 算子库 低阶二进制算子库 高阶融合算子库 硬件层算网协同 提升有效吞吐 NLSB 网络级负载均衡实现网络

电脑跑 AI 2.知识蒸馏：把 70B 参数大模型压缩到 1.5B，手机都能运行专业级 AI 5.国际影响：技术出海的东方智慧 ⚫ 在东南亚、中东等地区，DeepSeek 成为数智主权建设工具，帮助发展中国家摆脱 对西方技术的依赖 ⚫ 开源策略吸引全球 20 万开发者，形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.技术特性：AI 界的“六边形战士” 法律风控：上传合伙协议→输入“检测股权分配风险点”→标注条款漏洞并提供修改 建议 2.进阶赋能：从工具使用到系统重构 DeepSeek 正在引发更深层次的生产力变革： ①知识管理革命 ⚫ 个人知识库： 1.上传历年工作文档/读书笔记/会议记录 2.输入“构建知识图谱，关联 2024-2025 年市场策略”→生成可交互的 3D 知识网络 ⚫ 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（ 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫ 记忆外延：个人知识库与 AI 记忆网络深度融合，实现“瞬间调取 20 年工作经验”的 能力 ⚫ 决策共生：AI 构建“平行推演空间”，在重大决策前模拟 100 种可能性并标注风险 路径 ②感知升维突破

生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现 场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识 别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是 否进入违禁区等，并立即给出违规报警。还可以在仓 库等重点防火区域部署智能视频分析系统，实时检测 烟雾、火焰等火灾迹象，并快速触发报警。 此外，AI 技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 1.3.3 工业大模型的应用范畴 第一，语言理解与知识问答能力。 利用大模型对于自然语言的理解能力，能理解和识 别用户意图，使员工能通过自然语言就能与机器进 行交互；另外通过为大模型外挂知识库，增强知识 检索能力，可以提升知识获取和共享效率。这些能 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 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 新材料的 快速筛选 加速设计 锂电池未来的技术核心竞争点在于材料。快速筛选出高能效的材料，是掌握竞争优势的关键。大模型通过高通量计 算与数据库构建、分子生成模型和高通量筛选策略等步骤，能从数百万种材料中，快速筛选出具有高能效潜力的材 料，缩短新材料的发现周期。 高效能材料的发现，直接关系着电池的能量密度、性能表现、使用寿命、安全性和成本等关键指标。电池企业正在

计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 核心 6 智慧教 育 已 成 马来西亚 1999 年“智慧学校 计划” 2010 年将所有学 校都转型为智能学 校 U 桃园 计划” 从 e 化教育向 u 化 教育（泛在教育） 美国 IBM 智慧教育解决 方案：教育数据的 收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 高效率 沉浸性 持续性 自然性 基本特征 获取自己所需的资源、信息和 服务 享受个性化定制的资源和服务 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地

• 3. 对话交互类 ：角色扮演、多轮对话、 反问引导。 • 4. 技能应用类 ：数学计算、代码解释、 逻辑推理。 • 5. 个性化定制类 ：风格迁移、知识库绑 定、偏好记忆。 • 6. 系统操作类：模式切换、资源优化、 记 忆管理。 • 7. 知识查询类：事实核查、概念解释、 溯 源检索。 • 8. 教育与研究类：题目生成、论文润色、 嵌入工具 ，文档文本会在 AnythingLLM 的 实例上私密嵌入 ，文本数据的处理和转换在本地进行 ，不会泄露给第三方。 • Vector Database （向 量数据库）：使用 LanceDB 作为向量数据库， 向量和文档文本都存储在 AnythingLLM 实例上 ，进一步确保数据的私密性和安全性。 • 接入 DeepSeek 模型 • 通过 Ollama 接入：先在本地通过 AnythingLLM 工作区右侧点击设置 ，选择聊天设置 ，更改 LLM 模型为 DeepSeek ，输入 API Key 并选择 DeepSeek R1 模型 ，点击更新工作区即可。 • 搭建本地知识库 • 在 AnythingLLM 左侧工作区找到上传按钮 ，选中要上传的文档 ，点击移动到工作区 ，再点击“ Save and Embed” ，对文档进行切分和词向量化。 完成后 •

社会和经济效益 ➢ 低成本高质量语言模型边界的探索，扩展的具体方法和侧重点改变：最初是模型规模， 然后是数据集规模，现在是推理时的计算资源和合成数据； ➢ 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库， 建立高度严谨的推理模型。 个体安全 ≠ 群体安全， 行为安全 ≠ 价值安全 安全复杂性和维度超出传统方法 ➢ 内生价值安全性：AI系统不仅需 要应对不确定性，还必须考虑物 理规律下的人类价值观对齐，例