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： 2.3.3 RAG 检索增强生成模型实现 OPEA 具有以下特性： • 高效：利用现有的基础设施，如 AI 加速器或其他您选择的硬件。 • 无缝：与企业软件集成，支持系统和网络的异构性，提供稳定性。 • 开放：汇集了最佳的创新成果，并且不受专有供应商锁定的限制。 • 无处不在：通过为云、数据中心、边缘和 PC 构建的灵活架构，实现无处不在的运行。 • 可信：具有安全的企业级流程和工具，支持责任、透明度和可追溯性。

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 节省了大量的标注成本，而且让模型更自由的探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所 束缚。这也使得模型最终具备了更加强大的泛化能力和适应能力。 ➢ 为了充分释放 GRPO 的潜力并确保训练稳定性，DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替迭代 流程：“监督微调（SFT）→ 强化学习（RL）→ 再次 SFT → 再次 RL”，有效解决了传统强化学 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 了优势值的计算过程。这使得GRPO在大规模强化学习任务中，特别是在处理复杂的推理任务时，能 够更有效地优化策略模型，同时保持较高的计算效率。 ➢ Kimi K1.5 采用的变种Mirror Descent可以在保证学习稳定性的同时，促进模型对复杂推理任务的理解 深度，如逐层加深反思、验证、回溯等行为范式的形成。它允许模型自然地探索到验证、回溯、总结、 反思的行为模式，这些对于提高模型在推理任务中的表现至关重要。 ➢

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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，