DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算

\ evaluation \ reflection \ exploration 多种范式 RL Infrastructure System 30 ➢ 强化学习：从 In-Context RL 的角度出发，直接训练模型approximate Planning的过程（例如将Search 中, state 和 value 等信息都视为 Language Tokens) ➢ 策略优化：建模成 Contextual 强求LLM按照结构化先验进 行思考可能会限制模型的能力； ➢ PRM 容易被 Reward Hacking, 且 绝对值 Value 很难准确 ➢ Kimi K1.5 更多是从 In-Context RL 的角度出发，直接训练模型approximate Planning的过程（例如将 Search中, state 和 value 等信息都视为 Language Tokens) ➢ DS-R1 是从纯RL入手，利用 推理正确率之间 的关系。例如，针对一个序列中的下一个动作，若存在一个是错误答案而另一个是正确答案的情况， 传统的方法会倾向于提升选择正确答案的概率，同时降低选择错误答案的概率。然而，从推理长度的 角度来看，有时选择看似错误的答案可能会引导模型进入自我修正的过程，这种自我修正机制以及更 长的推理路径同样对提升模型的整体推理能力至关重要。 34 技术对比讨论：强推理路径 – Pure RL vs STaR-based

漆面缺陷的精准检测与定位，缺陷测量精度需达 0.15mm，检出率高达 99%，缺陷分类准确率＞85%，需能够实 现每车 60s 的检测节拍。还能支持多颜色、多车型在线混检，支持超过 20 余种漆面缺陷，实现多角度在线检测。 AI 赋能的方案，大幅提升了车身漆面缺陷的检出率和检测效率，满足生产线的快速节拍需求。 汽车零部件和整车的性能，不仅关乎驾驶性能和体验，更关乎生命安全。因此，必须保证汽车零部件完好无缺陷， 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 创新技术方案 2.3.1 大语言模型赋能工业机械手臂 39 02 英特尔 ® 技术方案 整体架构从任务的角度整个任务可以分解成三个阶段： 第一阶段是外部数据收集 这一阶段主要依赖两个外部输 入，分别是人类的语音输入和 摄像头的图像/视频信息，语 音输入。运行中文分析模型 分解匹配预先设置的提示词 内存机制，实时系统将会得到 路点数据，通过 RTMotion 运 动控制功能块，驱动机械臂上 电机执行对应的加减速控制， 来完成最终机械臂的整体运 动，从而整体实现用过自然语 言对机械臂的操控。 从系统的角度，这个架构中 Intel 的软硬件扮演着非常重要的角色： 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

是指能够像人类一样进行各种智能活动的机器智能 ，包括理解语言、 识别图像、 进行复杂推理等。 Sora 大模型能够直接输出长达 60 秒的视 频 ， 并且视频中包含了高度细致的背景、 复杂的多角度镜头 ， 以及富有 情感 的多个角色。 这种能力已经超越了简单的图像或文本生成 ，开始 触及到 视频这一更加复杂和动态的媒介。 这意味着人工智能不仅在处 理静态信 息上越来越强大