(test-time computation increasing) ➢ DeepSeek-R1-Zero 自主涌现学会重新评测原来的方法、反思和主动探索其他的路径 ➢ 多阶段训练下的冷启动让RL训练更加稳定，避免初期不稳定、加速收敛、提升思维链可读性 ➢ 未来后训练的重心会逐步倾向于RL，但是少量训练用于SFT可能还是必须的 ➢ 强化学习技术不只局限在基于规则的数学、算法代码等容易提供奖励的领域，它还可以创造性 推理等现象 ➢ 模型在准确率奖励和格式奖励下自然探索到 验证、回溯、总结、反思 的行为范式 ➢ 如何控制来保证最后的response 长度能够稳定上升，可能会出现反复重复验证、或者验 证时间过晚的情况; （REINFORCE 系列更快；PPO训练稳定但是慢） ➢ 多语言可能是因为预训练数据是多语言的，“一视同仁”被 Tokenization，不同的领域的不 同语言编码是否有不同优势？ DS-R1 算资源的 消耗。而 GRPO 算法利用群组内的相对信息来估计基线，避免了使用Critic Model的需要。 ➢ 此外，GRPO 算法还引入了一些额外的优化策略(奖励缩放和策略裁剪)，提升训练的稳定性。 ➢ From PPO to GRPO: ➢ PPO 作为 Actor-Critic 算法被广泛运用于 Post-Training, 核心目标是最大化下面的目标函数 ➢ 其中, 𝜋𝜃和

五年产品供应和软件支持 • 多种操作系统支持，包括 Linux、Windows client、 Windows 10 LTSC • 转为嵌入式使用设计的 SKU 满足更高的可靠性要求 • 定期、稳定的驱动程序发布 • 支持 PCIe 4.0，适用于 PCIe 和 MxM • 提供带有现代软件用户界面的控制软件 • 高性能选项（功率 195W – 225W）可提供最高 236 INT8 Optimization Implementation（英特尔® COVI）是一个一站式资源库，其中包括最佳实践方法 (BKMs)、指导手册和样例代码，专为全面优化英特尔® 平台上工业机器视觉的性能和稳定性而设计。该平台整合了英特尔® 的多种软件技术，如 OneAPI、OneVPL 等，以支持客户在英特尔® 产品上部署机器视觉解决方案。 图像接入 图像预处理 • Template Matching 算子，深度学习模型，编码等 向量化 并行化 硬件加速 流程性能优化 CV 算子性能 优化 混合架构调度 PNG/JPEG 图片编码加速 流程分析 内存拷贝 BKM 性能稳定性 优化 … BKM（方法论， 参考代码， 优化算子） 基础软件 & SDKs 平台数据 优化方法论 38 02 英特尔 ® 技术方案 大语言模型操控机械臂的技术解决方案架构如下图所示：

开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施 ，且具备负载均衡和自动扩缩容机制 ，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视 化界面客户端 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai.app/zh#downl 部署简单、直观、高效！ HAI 提供 GPU 算力和 o llama 环境 ，支持 1.5B, 7B, 8B, 32B 等多个 DeepSeek-R1 蒸馏模 型。 企业级首选 ， DeepSeek 部署稳定、 安全、 易用！ 腾讯云智能全栈 AI 服务上架 DeepSeek 系列模 型 创建应用 华为云 +silconflow 邀请码： z0sI0urY 邀请链接： https://cloud

2023 2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座 • 极致性能、稳定可靠的 AI 集群 • 深度开放的平台和生态 • 极致的端到端性能效率优化 关注便捷、易用、性价比的平台 • 开箱即用的强化学习套件 • 兼顾成本与性能的蒸馏

金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别，