教育、 金融垂直应用于 模型） 、 因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 Studio ：登录腾讯云官网 ，进入 Cloud Studio ，可一键部署 ，即开即用 ，能快速体验 7B 以下 DeepSeek - R1 蒸馏模型。 • 云原生构建：登录腾讯云 ，云原生构建相关服务 ，一键体验 DeepSeek ，无需等待下载 ，支持 1.5b/7b/8b/14b/32b 多款模型。 • TI 平台：登录腾讯云 ，支持多模态内容摄取、 混合搜索、知识图谱构建、 GraphRAG ，具备用户管理、 可 观测性、配置及可视化交互等功能 ，适用于处理动态数 据和 复杂实体关系的应用程序。 • 2. Cognita ：官网： https://cognita.truefoundry.com/ • 功能：模块化框架 ，提供定制化管道 ，用于构建可扩展且生 产就绪的 RAG 应用程序 ，适合企业大规模

得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； 4 缺的一步，其逻辑先用大量人工标注的数据来让模型 初步掌握某种能力（如对话或者语言风格），然后再用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； 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

AnthropicClaude 降价 30%） ⚫ 首款登顶全球 140 国应用榜的国产 AI 模型 国家战略： ⚫ 突破“卡脖子”技术：仅用 2000 块国产昇腾芯片完成训练 ⚫ 构建自主技术生态：带动华为昇腾、寒武纪等国产芯片产业发展 3.功能定位：你的全能数字助手 DeepSeek 不是冷冰冰的工具，而是能融入生活的智能伙伴： 4.技术普惠：AI 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（ ②流程自动化矩阵 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 ⚫ 多模态进化：2025 年将实现“五感互联”，例如通过气味传感器分析食品安全，震 动反馈识别机械故障

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 前言 目录 01 02 工业人工智能 (AI) 模块等代码，甚至优化现有代码，从而帮助开发者加 速代码生成，减少错误。 • 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 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

8B 、 7B 等不同版本的 DeepSeek-R1 大模型部署到学科内部 ，并接入本地知识库（如 学术资源、 课程资源、 实验数据等） ， 后期学校将根据具体需求及资源占用情况提供差异化服务 ， 构建 “ A I + 学科 ”垂直领域解 决方案 ，为学科交叉创新发展提供有力支撑 4.2 国产 AI 大模型 DeepSeek 走入高 校 本地部署 大模型 4.3 为什么需要本地部署大模 它不仅仅是传统搜索引擎（比如百度） 的简单升级 ， 而是通过模 拟人类 的思维方式和行为模式 ，为用户提供更加精准、 个性化且高效的信息检索服务。 A I 搜索通过收集和分析用户的历史搜索数据和行为模式 ，构建用户画像 ，从而实现更加精准的个性化搜索服务。 这 种数据驱动的智能决策机制 ，使得 AI 搜索能够不断自我优化 ，提升用户体验。 纳米 AI 搜索是 360 公司在 2024 年 12 月推出的全新 智能体能够根据外部输入做出决策 ，并 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

移动 终端，进行教学创新，以期探索出具有南方科技大学实验学校特质 的信息化教与学模式。 配备 PAD 移动终端（板书、分 享、评价、展示） Windows8 操作系统、多点触控显示器 1. 构建新技术支持的全新教学环境 终端： IPAD 学习环境 学习环境： STEAM 学习实验室 STEM 学习实验室2 充分激活学生潜能与创意，促进数字技术和 个人制造的有效融合，让学生有更多的实践动手 类型。  优势  环境简易变革，实现教学理念及方式大幅改进  低投入，高产出  使用简单，师生能够快速适应新环境  小步子逐步实施，保证教育生态平衡发展 互动型未来教室  构建基于一对一的教学环境，学习者能够有序开展小组合作 学习、项目学习等多样互动的学习方式。教师可基于教学环 境开展深度互动教学，引导学习者创造性学习、体验做中学 的乐趣。  优势 教学内容富媒体呈现

AI 基础知识赋能 通过昇腾模型 / 应用开发演示， demo 样例讲解，解答昇腾模型部署 DeepSeek 知识，快速赋能开发者掌握昇腾技术栈 根据业务开发诉求，通过场景化赋能，帮助用 户持续构建昇腾开发全栈能力，匹配业务发展。 高效掌握昇腾技术栈，提升业务创新能力 AI 计算使能服务 - 昇腾样例演示： DeepSeek 模型疑难解答，快速掌握昇腾技术 路线 • 昇腾 AI 软件栈软 Now Huawei Proprietary - Restricted Distribution “ 31 把数字世界带入每个人、每个家庭、 每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected