技术，还是工业大模型的落地应用，数据都是首要问题。首先是数据的数量问题，如何从应用场景 中收集到大量的数据作为训练算法或模型，是算法或大模型具备更智能化分析和决策能力的基础。而往往很多时候来 自工业现场的数据量非常有限甚至极少。其次是数据质量问题，即数据的清洁性，并非所有来自工业现场的数据都是 有用的，需要对数据进行清洁。如何从实际应用场景中采集或生成丰富且有价值的可用数据，是 AI 及工业大模型成功 落地应 系列英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的系统，且系统内存为至少 16 GB 的双通道配置。需要 OEM 支持；请咨询 OEM 以了解系统配置详细信息。 4. 发布时提供的英特尔® AI Boost 支持有限。 5. Windows 11 IoT Enterprise LTSC 和 Linux 6.x 将支持英特尔® 硬件线程调度器。 6. 请联系您的英特尔® 代表获取雷电技术 4 支持许可。 7 • 必须在有限的空间内运行，不干扰研磨工具的操作；且不需要对研磨工具进行任何修改，能够与研磨工具通信（例如停止 其操作）。 在保证质量的同时，随着产量加大，缺陷检测工作将需要增加大量的工程资源；即便如此也依然可能存在无法跟上生产速度 的问题。此外，因为所有新一代的英特尔产品都在向高级封装转型，1 个单一的缺陷可能会导致大量废品。不仅如此，在微 小的产品上，电路空间非常有限；一个逃逸的缺

入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论：Kimi 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 SFT – RL ➢ RL 哪种 Long-COT 数据构造方式具有最佳样本效率？ ➢ Long-COT 及其扩展是否有助于多模态任务？ ➢ Takeaways from RedStar [1]: ➢ Long-COT 在有限数据下增强推理能力：小规模数据集（如 1.3k 个问题）可以显著提升推理性能，尤其是在数学任务中， 展现了 Long-COT 调优即便在数据量较少的情况下依然具有强大的推理能力。 ➢ 更大规模和专业化模型提升性能：更大规模的模型（如

生图模型微调 华为云模型微调 老师模型 模型蒸馏工程 DeepSeek ： 推理模型 | 推理能力 蒸馏 DeepSeek 蒸馏模 型 学生模型 小模型：相当于一枚小学生 ，知识面非常有限 ，但是胜在 没 教授那么大谱 ，给个板凳坐着就够了（部署成本低 ，推 理成 本低）。 老师模型和学生模型 大模型：像一位见多识广、知识储备庞大的“大教 授” ，无所不知 ，但是“供养”他很贵。

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” ⚫ 文化适配： 1. 伊斯兰地区 AI