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

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 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 的普及正在引发结构性变革： ①职业重构 ⚫ 新兴岗位：AI 训练师（年薪 50 万+）、智能流程设计师、数字资产管理员 ⚫ 技能升级：提示词工程师认证考试报考人数突破百万 ②教育革命 ⚫ 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

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 ，

。 • 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 r1 鞅的证 明 Deepseek r1 Roy 安全准则组合模型推 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 客户需求分析与个性化服务 - 智能客服与售后支持 - 装修质量检测与问题预测 - 市场趋势分析与营销策略优化 DeepSeek 赋能各行业的应用场 景 • 2. DeepSeek 赋能房产装 修 - 智能设计与方案生成 （ VR ） 与增强现实 （ AR ） - 虚拟现实 体验 xu • 3. DeepSeek 赋能知识产权服 务 - 专利检索与分析 - 侵权检测与风险评估 - 知识产权法律咨询

: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 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 Agentic 发展 ➢强推理模型的监管和安全保证 ➢形式化验证 ➢审计对齐 ➢对齐欺骗现象 48 未来技术方向展望: 长思维链可解释性 ➢ 新的挑战：在复杂环境下模型可能会采取捷径或偏离原本设计的任务路线 ➢ 随着模型被提供隐式思考的机会，它们出现欺骗和操纵的可能性逐渐加大 ➢ 模型通过深入思考发现了能够完成目标的更快方法，尽管这种方法是不被允许或 欺骗人类的。 ➢ 模型已经展现出了Reward

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