，然后通过网络的编码解码以及自注意力机制 ，建立起每个单词之间联系的 权 重。大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单词与已经编码在模型中的单词进行相关性的计算 ，并把相关性又 编码 叠加在每个单词中。 这样 ，大模型能够更好地理解和生成自然文本 ， 同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力 3.5 大模型的基本原 理 具有大量参数的 神经网络模型 大量的数据和计算资源 基于深度学习 不断地调整 模型参数 模型微调技术特点 （ 1 ）领域针对性强： 经过微调的 模 型在特定领域的表现会有显著提 升 ， 能够更好地理解和处理该领域 的专业 问题； （ 2 ）模型适应性优化： 通过微调 可 以调整模型的参数 ，使其更符合 特定 任务的要求 ，提高输出的准确 性和稳 定性。 模型微调和本地知识库 使用海量数据进行预训练得到的基础 大模型 ，具备广泛的语言理解和生成 能力 ，但在特定任务上的表现往往 ，为用户提供更加精准、 个性化且高效的信息检索服务。 A I 搜索通过收集和分析用户的历史搜索数据和行为模式 ，构建用户画像 ，从而实现更加精准的个性化搜索服务。 这 种数据驱动的智能决策机制 ，使得 AI 搜索能够不断自我优化 ，提升用户体验。 纳米 AI 搜索是 360 公司在 2024 年 12 月推出的全新 AI 搜索应用 ，结合了自然语言处理、 机器学习以及专家协同 技术， 致力于打破传统搜索引擎的局限

DeepSeek-R1 Takeaways 总结 Part II ➢ 推理为中心的RL训练： ➢ 语言一致性奖励，以解决模型在多语言环境中进行推理时，出现语言混合的问题。 ➢ 对推理链的质量进行细致的评估，并通过奖励机制引导模型生成更加合理、准确的推理过程。 ➢ 多目标优化：兼顾推理性能、帮助性和安全性； ➢ 蒸馏的潜力：蒸馏可以帮助将更大模型通过RL发现的高阶推理范式蒸馏到小模型中，这比用小 模型直接使用大规模RL发现的推理范式要更加有效； :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 state 和 value 等信息都视为 Language Tokens) ➢ 策略优化：建模成 Contextual Bandit, 用 REINFORCE 变种进行优化 ➢ 长度惩罚：引入长度惩罚机制，防止模型生成过长的推理过程，提高计算效率。 ➢ Overthinking的行为：可能会导致更好的表现，但是会带来training 和 inference过程中极大的损耗 ➢ 采样策略 ➢ 课程学习（Curriculum

多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 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 在 AI 时代保持竞争优势，需掌握三大核心能力： ①元认知能力 ⚫ 批判性思维：能识别 ②认知增强服务 脑力租赁市场：普通人可出租 AI 训练能力（如标注数据获得收益） 教育革命： ⚫ 脑机接口实现“技能直输”，1 小时掌握基础编程 ⚫ AI 导师跟踪学习轨迹，动态调整教学策略 ③元宇宙基建 数字孪生引擎：城市管理者可“预演”政策实施效果 虚拟化身经济： ⚫ 用户 AI 分身同时参与 10 场跨国会议 ⚫ 非遗传承人创建数字分身传授濒危技艺

在生产资源分配方面，通过深度学习和大数据分析， AI 系统能够根据实时数据预测生产任务，自动调整 生产参数，并合理地分配人力、设备、物料等生产资 源，提高资源利用率，确保生产线始终保持在最佳工 作状态，提高生产效率。 在生产过程监控和优化方面，AI 算法通过分析生产 线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数，能够预 测及发现潜在问题，并自动调整参数，优化产线运 行状态。 • 生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 经营管理优化 • 库存管理：利用深度学习和大数据分析，分析历史销 售数据、季节性变化、市场趋势等因素，预测库存 需求、实时监控库存水平、自动调整补货策略、精准 管理库存品类、优化库存地域布局等，提高库存周 转率，降低库存成本。AI 聊天机器人可以随时了解 ERP 库存系统、跟踪订单和其他更新。 • 物流配送与运输管理：机器人在深度学习算法和 理更加复杂的任务和数据。 展开来讲，大模型技术有以下几项基本特征： 1. 普遍基于 Transformer 架构。Transformer 架构通过引入自注意力 (Self-Attention) 机制，在处理序列数据时，能同时 关注输入序列的所有元素，并直接建立任意两个元素之间的联系，从而捕捉序列中的长距离依赖关系，实现对输入序列的 高效处理和理解。由于不依赖序列顺序，Transformer

的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 网络控制器 18 Huawei Proprietary - Restricted Distribution AI 调 度 平 台 超长序列 NPU NPU 4 、动态路径调整 数据并行、流水并行 模 型 并 行 算子深度融合 “ 工序合并”减少计算数据搬入 搬出的时间及内存开销 计算与通信融合 计算数据细粒度切分， 减少计算与通信相互等待

教育安全监 控与危机快 速处理 教学设备管 理 05/06/2025 大数据 大数据技术 25 大数据 创 新 教育舆情监测与剖析 教育信息化与现代化发展水平评估 教育机构布局与教育经费调整 学生的发展性评价 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， environment 变换学习 组织形式 （桌椅文化） 根据教学内容和学生学习需求，适时调整变换教学 组织形式，提升学习效率。如，扇形、马蹄形、半圆 形、圆形等座位排序，便于学生讨论交流，缩短师生、 生生之间的心理距离，提升学生的群体合作意识，便 于群体智慧共享。 学习环境：根据学习需求调整学生座位 3 Learning environment 学习环境：以课程内容布置教室 教室文化

高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 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、 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 ，进一步简化了调用流程 ，无需在命令行中操作 ，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai