独立发现了一些通往o1路上的核心理念，并且效果还好到受到了OpenAI 的认可 ➢ 如何通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ ➢ 得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 ➢ DeepSeek R1-Zero 和 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从 型推理能力和长程问题能力，基于RL的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 ➢ 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生成 式方法和扩大参数规模，那么在数学推理任务上带来的收益不会太大。所以需要寻找额外的 Scaling Laws [1]。 [1] Training Verifiers to Solve Math Word Problems DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1-Zero 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 推理为中心的大规模强化学习 Large-Scale Reasoning-Oriented RL 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL驱动下自然涌现长文本推理能力 9 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero

1 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 2 训练资源 • 随着 DeepSeek 提供了一种高效率训练的方法，同等 算力规模可以探索更强的模型能力 • 在竞争背景下，头部玩家仍将追逐 Scaling Law ，坚定 AI 算力的战略投资，加速探索下一代 AI 技术 DeepSeek 是 AI 发展史上的一个关键里程碑，但远未达到 Distribution 昇腾硬件使能 Ascend Runtime 模型训练：算网 / 算存深度协同是大模型分布式并行训练的基 础 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 1:1 无收敛的 AI 网络架构， 最 大支持 128K 集群规模组网，千卡到万卡平滑 演进 千亿稠密 / 万亿稀疏

厦门大学大数据教学团队作品 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿。 2023 年 3 月发布的 GPT-4 的参数规模是 GPT-3 的 10 倍以上 ，达到 （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenA I ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 、文心一言 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO

本地部署蒸馏小模型： 可通过 o llama 平台、 LM Studio 平台快速本地部署基于 Llama 和 Qwen 蒸馏 的 DeepSeek - R1 推理模型 ，涵盖多种不同参数规模 ，适合想在本地运行模型的用户。 • 第三方 UI 客户管接入服务： 可通过 Anything LLM 、 Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI ，您可以从返回结果的 usage 中查看。 阿里云部署 Deepseek 以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 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 Cognita ：官网： https://cognita.truefoundry.com/ • 功能：模块化框架 ，提供定制化管道 ，用于构建可扩展且生 产就绪的 RAG 应用程序 ，适合企业大规模 AI 应用。 • 3. LLMWare ：官网： https://llmware.ai/ • 功能：提供统一框架构建基于 LLM 的应用 ，如 RAG 和代理， 包含 RAG Pipeline

技术如何为工业制造的各 个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前 大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 01 02 工业人工智能 (AI) 行业观察 .......................................................01 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 ............................................................................................. AI 市场规模将以 46% 的年均复合增长率高速成长。 相较于发达国家，中国制造企业的 AI 应用率相对较低，大约在 11% 左右。Gartner 预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使 用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们认为工业 AI 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

DeepSeek V3 Llama 3.1 发布时间 2024 年 1 月 2024 年 6 月 2024 年 12 月 2024 年 7 月 训练 Token 2 T 8.1 T 14.8 T 15T 模型规模 7B 、 67B 236B/ 激活 21B 671B/ 激活 37B 405B MoE 模 型 稠密 MoE 2+160 MoE 1+256 稠密 注意力技术 GQA MLA MLA N.A

基于大数据的科学研究 26 云计算 • 云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性，实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联， 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分

解题思路：拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析，错误点用红框标注 ②职场人：效率提升 300%的办公神器 ③创业者：零成本搭建专业团队 ⚫ 商业计划书：输入“智能家居赛道 BP 模板，包含市场规模、竞品矩阵、融资计划” →生成投资人青睐的文档框架 ⚫ 市场调研：输入“2025 年中国宠物食品消费趋势预测”→自动抓取电商平台数据生 成报告 ⚫ 法律风控：上传合伙协议→输入“检测