① 模型结构 • 每个 MTP 模块共享嵌入层和输出头 • 每个 MTP 模块独占一个 Transformer Block 和一个投影矩阵 • 多个 MTP 模块串联保持完整的因果关系链 ② 训练策略 • 每个 MTP 模块输出预测 token 的概率分布 • 每个 MTP 模块计算对应的交叉熵损失函数 • 多个 MTP 模块的损失函数加权平均得到最终训练目标 next-token 的预测效果 • 可参考投机采样改造 MTP 模块 ，加速推理效率 MTP ： Multi-Token Prediction 多 token 预测提升模 型效果 • MTP 模块仅在训练中使用，提升模型训练效果，推理阶段可以不使用 MTP 模块，基础模型能够独立完成正常推 理 • 参考投机采样， MTP 模块也可以被重新配置用于 speculative decoding Huawei Proprietary - Restricted Distribution 关键 发现 ① 细粒度的计算通信并行 • 将 PP stage 拆分为更细的模块 ，提升模块交替编排的灵活度 • 参考 ZeroBubble ，反向传递中的权重更新和梯度传递独立操作 • 经过细粒度的拆分和编排之后 ，计算流和通信流的 barrier 刚好可以重叠 ② 双向管道调度减少

⚫ MLA 多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 ⚫ 语言翻译：支持 42 种语言互译，自动适配文化差异（如把“摆烂”翻译成 “quietquitting”） 局限：复杂逻辑问题需升级至 R1 版本 模块 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的

团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构 和模式，并根据开发者的需求，自动生成函数、类、 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 英特尔锐炫™ 显卡采用了英特尔® X e -HPG 微架构，凭借其全新的X e 内核，满足边缘 AI 工作负载对计算效率与性能的要求。 X e 内核是英特尔® GPU 产品中新的基础计算异构模块，针对特定的工作负载进行优化。每个 X e 内核配备 AI 引擎，利用 英特尔® X e 矩阵扩展 (XMX) 技术，加速 AI 工作负载。与传统的 GPU 矢量单元相比，XMX AI 引擎完成 像素级的缺陷识别）以及识别和测量（自动识别图像中的边缘类型和自动测量距离）等功能。模型经英特尔® OpenVINO™ 工 具包优化，提高在英特尔® 硬件平台上的效率。工业视觉控制软件支持图像审查和模拟，所有功能以模块形式集成，便于扩展 应用，支持低代码操作和流程向导。 方案优势 标准化设计实现了快速部署和易于扩展到新的用例。该解决方案能够准确识别晶圆研磨过程中的多种类型缺陷，包括凹痕、 各种大小的划痕、

自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 、 范式转移预警（监控跨领域知识流、 识别技术革命前兆） 和自编程能力（自动模块设计、 代码编 写、 测试用例） 。 " 恨聪明 但没那么听话 " DeepseekV3 Deepseek R1 Deepseek r1 鞅的证 明 Deepseek r1 Roy 安全准则组合模型推 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 AI 应用。 • 3. LLMWare ：官网： https://llmware.ai/ 持与 多种数据源集成。 5. deepset 的 Haystack 官网： https://haystack.deepset.ai/、 功能：用于构建基于 NLP 的搜索和问答系统 ，提供模块化架 构、多模型支持、高效检索、问答功能 ，可扩展性强 ，适 用 于问答系统和文档检索应用。 6. LlamaIndex 官网： https://docs.llamaindex.ai/

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 46 技术对比讨论：从文本模态到多模态 ➢ 扩展多模态强推理的可能路径: ➢ 基于多模态模型做基座模型扩展到强推理场景， ➢ 另一种是利用LLaVA的思路，在原来的强推理基座模型上进行额外的模块扩展； ➢ 冻结除投影层Projector外所有模型参数，对投影层Projector进行预训练，使得投 影层Projector能够将经过视觉编码器的视觉表征映射到语言表征空间。 ➢ 同时微调投 ➢ OpenAI Deep Research Agent ➢ Anthropic PC Controller ➢ 需要依赖于强推理模型反思、长程规划、Tool Use 工具调用等能力 ➢ 内存和记忆模块的挑战需要克服，小模型如何获得强推理效果？ [1] https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ ➢ RLHF这类对齐算法可以提升模型性能，并确保与人类意图和价值相一致。