教学模式：教师转型为“AI 协奏者”，聚焦个性化辅导与创造力培养 ⚫ 考试改革：部分省份允许携带 AI 助手参加职业资格考试 ③经济形态 ⚫ 零边际成本创业： 个人开发者通过 DeepSeekAPI，3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济： 非洲初创团队基于开源模型开发农业咨询 AI，成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险： 个红绿灯，早高峰通勤 时间缩短 28% ⚫ 危机预警网络：通过分析社交媒体情绪波动，提前 48 小时预测群体事件 2.产业重构：从竞争到共生的生态革命 DeepSeek 正在催生“AI 原生经济”，重构传统产业逻辑： 底层逻辑转变：企业核心竞争力从资源占有转向智能连接密度——即与 AI 系统协同的 深度与广度 3.文明挑战：智能时代的生存法则 在享受技术红利的同时，人类正面临前所未有的伦理与技术挑战： 私 案例实证： 10 万部手机联合训练出地震预警模型，准确率超专业设备 2.产业融合：重塑万亿级市场格局 DeepSeek 将成为“产业操作系统”，催生三大新兴经济形态： ①智能原生经济 生产范式：从“设计-制造-销售”转为“需求直连制造” 典型案例： ⚫ 用户描述理想沙发→AI 生成 3D 模型→工厂 48 小时定制交付 ⚫ 农民用方言描述病虫害→AI

这加快了通常需要长时间训练计划的自定义 AI 模型创建的工作流程。 • 节省成本：英特尔® Geti™ 平台有助于消除进入 AI 领域的障碍（如培训或支付专业服务费用），使计算机视觉 AI 建模对 各种组织更加容易和经济高效，特别是对于较小的公司来说。降低与人员培训相关的成本进一步增加了整体价值。 • 灵活部署：英特尔® Geti™ 平台可以在本地部署或通过云虚拟机部署，为那些使用这两种基础设施之一或两者的组织提供 40 02 英特尔 ® 技术方案 工业异常检测任务是制造业中的一项关键技术，它通过计算机视觉来识别和定位工业产品中的异常区域。这一过程对于确保 产品的质量、避免潜在的安全风险以及减少经济损失具有重要意义。在传统的生产线上，产品质量控制和安全性监测往往依 赖于人工检查或简单的自动化工具，但这些方法效率低下且容易出错。 随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络 (CNN) 的异常检 动态内容生成，需要实时或频繁更新的内容生成场景。 3. 文档辅助的任务，如合同审阅、法律建议、科学论文分析等。 4. 减少大模型的幻觉问题，因为模型生成的内容是基于检索到的真实信息。 5. 相对微调来说，不需要训练模型，更经济高效。 英特尔® Open Platform for Enterprise AI (OPEA) 是一个开放平台项目，通过整个解决方案生态系统的多合作伙伴组件来 实现可组合和可配置的生成式 AI 云原生解决方案。

➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs 标签来包裹最终答案。 ➢ 语言一致性奖励：惩罚在推理过程中使用了多种语言的输出，鼓励模型尽可能地使用一种目 标语言进行推理，从而保证模型输出的语言风格一致性 27 DeepSeek-R1 社会和经济效益 ➢ 低成本高质量语言模型边界的探索，扩展的具体方法和侧重点改变：最初是模型规模， 然后是数据集规模，现在是推理时的计算资源和合成数据； ➢ 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 训练数据集𝐷1的压缩率变化显著小于对齐数据集𝐷2， 且两者之比与 |𝑫𝟐| /|𝑫𝟏| 同阶； 从直觉上考虑： 在一个有大都市和郊区村落的地区，为了最大化 整个地区的经济生产力，我们会倾向于将资源优 先配置给大都市，以发挥大都市的规模效应和集 聚效应，而村落由于对于整个地区的经济贡献较 少，往往不会优先获得资源； pre-training和post-training阶段，模型因为弹性抗拒对齐 模型弹性的实验验证 ➢

对通过从模型结构到训推全流程的极致工程优化， 大幅提升 AI 的计算效率， 提升模型落地经济性 • 中国 AI 公司首次以关键创新贡献者的身份加入到全 球 AI 竞争中，冲击美国 AI 霸权 • 打破 NV+OpenAI 的资金、技术、人才的垄断，全球 重新思考中美技术路线的选择 泛化性和经济性大幅提升 LLM 进入“ CV Resnet 时刻” 补齐最后一块自主创新的版图

中输入下方的文献综述模板 ， 即可一键生成文献综述。 n 使用 AI 工具提升科研效 率 [1] 冯旭南 . 新质生产力与价值创造： 数字经济时代的生产方式变革 [J]. 上海管理科学 , 2025, 47 (01): 48-52. 摘要 : 随着数字经济的迅速崛起， 传统生产力的内涵和结构正经历深刻的变革 。 新质生产力作 为新兴生产 力的表现形式，依托人工智能 、 大数据 、 区块链 、 、 物联网等前沿技术， 推动了社会生产 方式的全面转型， 并在多个领域构建了全新的价值体系 。 从新质生产力的内涵与特征出发， 深入剖析 其在数字经济时代的 价值创造机制， 探讨其如何重塑生产方式与产业结构 。 同时， 还重点分析了中 国在新质生产力发展中的 实践与成果， 并提出了未来的发展路径与前景展望。 下面我给你一段国内外研究现状的模板 ，你学习模仿它的写作风格把上面的文献使用进去