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  • ppt文档 浙江大学-DeepSeek模型优势:算力、成本角度解读2025

    3·108) )-0.050 10-3 10-1 Compute PF-days,non-embedding 大模型指导法则 Scaling Law: 富则火力覆盖 数据集 模型参数量 7 6 5 4 3 ---- 2+ 10-9 Dataset Size tokens Parameters non-embedding Test 为代表的国内大模型咬住国外最先进大模型 ■ 模型性能:不要指望全面优势, “城头变幻大王旗” ■ 成本:低 ( 战术穿插 ) ■ 算力受限,近几年咬住会更难 ( 大家宽容些 ) ■ 突破工艺卡脖子,实现“战术穿插” +“ 火力覆盖” ■ 中芯国际等硬核大厂突破工艺卡脖子 ■ 华为等算力公司提供高算力密度 ■ 个人预测 Al 竞赛结果 ■ 以中国的工业化水平,站着把 Al 的钱给挣了。 ■ “健身可以让
    10 积分 | 23 页 | 7.53 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南

    4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险: ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断:掌握提示词工程的人群收入差距扩大 3 倍 ⚫ 解决方案:政府推出“全民 AI 素养提升计划”,覆盖 5000 万弱势群体 ②职业替代 ⚫ 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 职业重构:47%基础岗位面临替代,但“AI 训练师”等新兴职业薪酬达传统岗位 3 倍 ⚫ 数字鸿沟:掌握提示词工程的人群收入差距扩大至 5.6 倍 ⚫ 平衡路径:政府推行“全民 AI 素养计划”,覆盖 5000 万弱势群体 ③技术失控 ⚫ 算法黑箱:医疗诊断系统出现“正确结论+错误逻辑”案例 ⚫ 防御机制:建立“可解释性 AI 认证”,关键决策需展示推理路径 4.共生之道:人类文明的升维指南
    10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 6 月前
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  • pdf文档 英特尔-工业人工智能白皮书2025年版

    融合安全管理引擎 (Intel® CSME) 版本 16 操作系统支持 • Windows 10 IoT 企业版 2021 长期服务频道 (LTSC) • 支持 EFLOW • Linux 内核覆盖,可轻松采用物联网功能 • Celadon (Android)(社区支持) • 支持 Ubuntu、Red Hat Enterprise、Wind River Linux 和 Wind River P I 推理 OpenVINO™ 与 AI 大模型 在最新版本的 2024.3 中,OpenVINO™ 增加了需要针对 AI 大模型的新功能,包括: • 扩大了对生成式 AI 和大模型框架的覆盖和支持,并在 Hugging Face* 上提供 OpenVINO™ 预优化模型,帮助开发者更 容易地开始使用这些模型。 34 02 英特尔 ® 技术方案 • 支持更广泛的模型压缩技术,通过添加动态量化、多头注意力 人形机器人 基础人形机器人负载 以满足需求的运动执行能力为 核心,任务相对固定,以传统 运控算法为主。 标准人形机器人负载 借助强化学习增强运动执行能 力,借助本地及云端大模型实 现覆盖场景需求的感知泛化能 力与任务生成能力。 旗舰人形机器人负载 在智能性,自主性层面增强, 在技术路径层面通过端到端模 型代替分层决策模型,整体负 载可能收敛至以 AI 为主。 在人形机器人内部,CPU、GPU
    0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 5 月前
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  • ppt文档 DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025

    的训练数据来自互联网上的大量文本 , 因此 , 它 能够涵盖多种 3.6.1 国外的大模型产 品 语言风格和文化背景 n Gemini Gemini 是谷歌发布的大模型 , 它能够同时处理多种类型的数据和任务 , 覆盖文本、 图像、 音频、 视频等多个领域。 Gemini 采用了全新的架构 ,将多模态编码器和多模态解码器两个主要组件结合在一起 , 以提供最佳结果 Gemini 包括三种不同规模的模型: 共建课程学生增加 3 倍) 教学质量评估 利用情感计算技术分析教学视 频 , 自动生成教师肢体语言、 互 动 频 率 等 6 维 度 评 估 报 告 (华中师范大学试点覆盖 98% 专业课) 跨学科培养 A I 自动生成交叉学科课程大纲 (如 " 量子计算 + 金融工程 " 融 合课程已在上海交通大学 落地) 自适应学习系统 A I 分析学生知识图谱(如课堂
    10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 6 月前
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  • ppt文档 华为昇腾DeepSeek解决方案

    算法依赖降低 高端人才 开源 + 蒸 馏 监督微调 SFT NVIDIA Hugging Face GitHub 更多行业 高质量数据生成 强化学习 主流云服务商已支持 DS 覆盖公 / 私有云部署 模型蒸馏 - 模型小型化 主流算力、主流社区 均已支持 DeepSeek 行业大模型 Huawei
    0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告

    ➢ 后训练Pipeline对于提升模型推理能力的重要性不可忽视。 ➢ 随着测试阶段算力和训练阶段探索算力的增加,根据后训练Scaling Law,模型的表现将持续得到改善。 ➢ 理想的数据构建应当覆盖广泛的类别,并且难度分级明确,这有利于实现类似课程学习的效果,逐步提高模 型的能力。 ➢ 在奖励建模时,必须确保基于奖励模型的奖励机制不会被轻易攻陷。平衡推理长度与推理正确率之间 的关系。例如
    10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 6 月前
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