官方宣布了 OpenAI o1 推 理大模 型。 OpenAI 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前 ， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像人 编写代码 ，还是竞赛数学、 掌握人类博士级别的自 然科学 知识能力方面 ， o3 都达到了很高的水平 3.6.1 国外的大模型产 品 大模型 图标 指标排名 DeepSeek 能力测评第一 豆包 用户数量第一 Kimi 文本处理第一 即梦 AI 作图能力第一 通义万相 视频生成第一 智谱清言 文档归纳第一 3.6.2 国内的大模型产 品 2025 年 1 月国内大模型排行 榜 2024 ，持续从海量数据和 大规模知识中融合学习 ，具备知识增强、 检索增强和对话增强的技术特色。 文心一言具有广泛的应用场景 ，例如智能客服、 智能家居、 移动应用等领域。 它可以与用户进行自然语言交互 ， 帮助用户解决各种问题 ，提供相关的知识 Kimi 是月之暗面科技 2023 年推出的 AI 助手 ， 可处理 200 万字超长文本 ，支 持多 格式文件解读、 互联网信息搜索整合、 多语言对话等

技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送 智慧 教育 核心 特征 全向交互 智能管控 12 情境感知 情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等； 14.5, 万毕业生。 智慧课堂：智慧工作，实现可达性学习  与学生一起工作：将团队、学习者和教师连接在一起。  将个体需求融合到团队需求中：有利于培养创新能力。  实现参与性和交互性用户体验：通过 Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂： Lotus ， Sakai CLE ， Moodle 面图像）支持多种操作系统  对于新的桌面体验来讲，用户需要最小的适 应性。  虚拟桌面架构  通过分享应用环境，每个刀片 支持 50-100 个用户  需要用户适应新的桌面体验  终端服务  基于 1:1 理念，每位学习者拥有一台 PC 或者服务器  桌面超薄式设备  流操作形态和应用 Linux 或者 Windows 虚拟桌面架构 e: 用户可以拥有操作系统 低成本的弱功能客户机

帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 行业观察 具体来看，工业大模型主要通过以下四种核心能力，为工业应用赋能： 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 更加个性化、智能化、功能强大的手机、PC 等消费电子产品，是驱动消费电子产品更新换代和市场复苏的关键 因素。 消费电子产品将是大模型部署的新阵地。围绕用户的个性化需求，包括不同的使用场景和使用习惯等，大模型的部 署需要根据用户特征对模型进行差异化增强。为了保护数据隐私，与用户隐私相关的应用模型的训练，将在端侧而 非云上进行，这也对边缘端的算力提出了更高要求。 09 01 工业人工智能 (AI)

高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 分钟成为熟练用户 ①账号注册与登录 ⚫ 注册方式：手机号/微信/邮箱三选一，接收验证码完成认证 ⚫ 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 “分三步解释如何拍摄星空照片：设备准备→参数设置→后期处理” 五、全民生产力革命 1.高频场景：AI 赋能日常生活 DeepSeek 通过技术普惠，正在重塑个人与组织的生产力模式，以下是三大用户群体的 典型应用场景： ①学生党：从题海战术到精准学习 ⚫ 论文润色：上传论文草稿→输入“优化学术表达，确保符合 APA 格式”→10 分钟完 成专业级修改 ⚫ 知识点图谱 高危岗位：基础文案/客服/数据分析岗位替代率达 47% ⚫ 转型路径：建立“人机协作绩效评估体系”，重构岗位价值标准 ③认知依赖 ⚫ 思维退化：调查显示过度依赖 AI 导致 25%用户独立思考能力下降 ⚫ 应对策略：中小学增设“批判性使用 AI”课程，培养元认知能力 5.未来展望：AI 原生时代的生存法则 DeepSeek 预示的不仅是工具革新，更是认知革命的序幕：

系统吞吐 并发路数 并发路数 并发路数 并发路数 165 路 192 路 16 路 13 … 模型集合 模型名称 参数 计算精度 产品 配置 系统吞吐 token/s 并发用户数 DeepSeek-V3 DeepSeek V3 671B INT8 Atlas 800I A2 1024GB 1911 192 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 671B INT8 SDK/CV-CUDA/ cuDNN/cuBlas/DALI 等 GPU 训练 -> 昇腾推理：提供 MindStudio 一站式工具链 ， 3~15 人天可完成迁移， 80% 场景仅需 3 人天 用户 APP 数 据采 集 GPU CUBE 计算单元结 构 为 8x8x4 （ A100 ） x.pkl y.pkl Huawei Proprietary - Restricted Distribution Huawei Proprietary - Restricted Distribution MindFormers MindSpeed 系列赋能 CANN 28 硅基流动基于昇腾底座， 一周实现用户增长 8 倍、突破 150 万 + 24 年 12 月 26 日 25 年 1 月 27 日

o llama 平台、 LM Studio 平台快速本地部署基于 Llama 和 Qwen 蒸馏 的 DeepSeek - R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 • 第三方 UI 客户管接入服务： 可通过 Anything LLM 、 Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI 搜索： 接入满血版 DeepSeek R2R ：官网： https://r2r-docs.sciphi.ai/ • 功能：用于开发本地 RAG 应用程序 ，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

Challenges: (1) 当前的大型语言模型（LLMs）容易被诱导泄露有害内容；(2) 拒绝合法请 求（过度拒绝）；(3) 仍然容易受到越狱攻击。 原因： ➢ LLMs 必须使用固定的计算资源即时响应用户请求； ➢ 当前的对齐方法（如SFT和RLHF）鼓励LLMs通过偏好学习从大量数据中总结规范和人 类意图，而不是直接学习安全规范。 Deliberative Alignment: Reasoning