:通过构建多个模型输出的群组，并计算群组内的相对奖励来 估计基线，从而避免了传统策略优化算法中需要使用与策略模型大小相同的评论模型 ➢ 降低 RL 训练的计算成本 \保证模型能够有效地学习到策略 ➢ 奖励机制的设计：兼顾推理能力和语言一致性 ➢ 准确率奖励和格式奖励，从而保证模型不仅能够正确地解决问题，还能够以规范、易读的方 式输出答案 ➢ 格式奖励：用于强制模型将推理过程放置在特定的标签内，用 力的位置猜测任务；以及涉及复杂图表理解的数据分析任务等。这些数据集提升了模型在真实世界场景中的视 觉推理能力。 ➢ 合成视觉推理数据 是人工生成的，包括程序化创建的图像和场景，旨在提高特定的视觉推理技能，例如理解 空间关系、几何模式和物体交互。这些合成数据集提供了可控环境，用于测试模型的视觉推理能力，并且可以 无限生成训练样本。 ➢ 文本渲染数据 是通过将文本内容转换为视觉格式创建的，使模型能够在不同模态下保持一致的文本处理能力。 Reward for RL训练 ➢ PureRL加持下，业界的技术实践更多Focus on 直接利用RL激活基座模型的推理潜 力，通过构建rule-based reward, 额外加上RL Data的设计，激活模型的内部本身的 推理能力 ➢ Reward Model 的一些尝试如PRM，会遇到reward hacking, value 不准，难以泛 化等问题 37 技术对比讨论：蒸馏 vs 强化学习

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） 。 • 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 定、偏好记忆。 • 6. 系统操作类：模式切换、资源优化、 记 忆管理。 • 7. 知识查询类：事实核查、概念解释、 溯 源检索。 • 8. 教育与研究类：题目生成、论文润色、 实验设计。 • 9. 多模态处理类： 图文互译、表格解析、 视频脚本。 • 10. 伦理与安全类： 内容审核、价值观对 齐、风险预警。 DeepSeek 部署方 案 Deepseek 确保设备满足一定硬件要求 ， 显卡需 GTX 1060 （ 6GB ） 及以上 ， 推荐 RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 16GB 及更高； C 盘剩余 20GB 空间 ， 建议 使用 NVMe 固态硬盘 。 • 安装 LM Studio 客户端： 在官网 lmstudio.a i 下载对应操作系统的安装包 ，双击 运 行并按提示完成安装。 启动后 ，

安卓：应用商店搜索下载或官网直接获取安装包 核心功能： ⚫ 语音输入：长按麦克风图标口述问题（适合通勤场景） ⚫ 离线缓存：断网时可查看历史对话记录 避坑指南：若遇安装失败，检查存储空间是否充足，或关闭杀毒软件后重试 ③微信小程序（轻量化入口） 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注 确认图片清晰度（建议 300dpi 以上） 3.尝试用“请总结这份文档的三个核心要点”等明确指令 四、高效提示词工程 1.黄金提问法则：像指挥特种兵一样精准 DeepSeek 的提示词设计遵循“目标导向+场景适配”原则，掌握以下技巧可让 AI 输出质 量提升 300%： ①四要素提问法 公式：身份+场景+目标+限制条件 -案例： ⚫ 职场：“作为跨境电商运营 ③思维链可视化 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 应用场景： ⚫ -解数学题时自动展示公式推导步骤 ⚫ -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带

集型企 业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 有望成为推动工业 4.0 和智能制造发展的关键力量。 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 03 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 AI 技术在工业领域的应用，已经贯穿于产品设计、生产、管理、服务等众多环节，它主要通过各种方式收集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，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 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前

战略坚定 + 技术创新 CV 计算机视觉 3 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 下一代 AI 技术 Mamba 、空间智能 等 算力 x 数据 x 思 考 模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ，突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏 8B ， 同时 考虑到 PP-16 和 FP8 量化 ，每个卡上显存占用为 1.675GB 参考 DualPipe 技术，基于 MindSpeed 训练加速框架以及昇腾硬件特性，针 对 性地设计高效率流水并行技术，提升整体训练性能 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 关键 启示 8 模型结构优化

3 智慧战略引重视 • 2008 年 IBM 提 出智慧地球战略 智慧教 育 已 成 共 识 新加坡 2006 年iN2015 计划 智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 教室，让学生浸润在课程文化中。 全球生态统整课 程 Learning environment 智慧课堂的功能 智慧呈现学习内容； 泛在获取学习资源； 生生和师生的立体、多样化交互； 现实学习空间与网络学习空间相互融通； 学生主体作用和教师主导作用充分发挥； 智能管理情境； 自动感知环境。 46 智慧课堂：促进学生成功的新智能 在校学生的绩效数据增长非常快 46 智慧体现在什么地方？ 2 分组 桌椅 4 投影机 充电柜 OPS box 网络孔及电源 无障碍 坡道 分 离 式 冷 气 分 离 式 冷 气 讲桌 160” 触控电子白 板 退缩 空间 退缩 空间 退缩 空间 投影机 案例一：多功能教室整体设备配置图 案例二：合作探究学习情境 案例三 : 未来教室环境 案例四：混合式课堂与实验室 智慧课堂的教学优势 学生在“一对一” 环境中开展学习，

的 10 倍以上 ，达到 1.8 万 亿， 2021 年 11 月阿里推出的 M6 模型的参数量达 10 万亿。 3.1 大模型的概 念 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 以应对更复杂、 更庞大的数据集或任务。 大模型通常能够学习 到 更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， ，通过输入关键词、描述或样本 ， AIGC 可以生成与之 相匹配 的文章、图像、音频等 n AIGC 技术不仅可以提高内容生产的效率和质量 ，还可以为创作者提供更多的 灵感和支持。在文学创作、艺术设计、游戏开发等领域 ， AIGC 可以自动创 作出高质量的文本、图像和音频等内容。同时 ， AIGC 也可以应用于媒体、教育、 娱乐、营销、科研等领域 ，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务 AIGC 应用场 景 设计 UI 设计 ， 美术设计 ， 插画设 计 ，建筑设计 动漫 原画绘制 ， 动画生成 ， 分镜 生成 ， 音乐生成 艺术 写诗 ， 写小说 ， 生成艺术创 作品 ， 草图生成 ， 艺术风 格 转换 ， 音乐创作 教育 批改试卷 ， 试卷创建 ， 搜题 答题 ， 课程设计 ， 课程总结 ，