，通过对大量文本数据进行训练 ，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。 它能够理解自然语言 ，并能够生成自然语言文本 n 字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI ， 能理解你的需求并生成高质量 回 应。 它知识储备丰富 ， 涵盖历史、 科学、 技术等众多领域 ， 无论是日 常问 题咨询 ， 还是深入学术探讨 ， 都能提供准确全面的信息。 同时 ， 具备 出色 的文本创作能力 能撰写故事 于安全验证和身份识别）、医学影像分析（辅助医生诊断疾 病）等 （ 1 ） 自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用 ，可以用于文本生成 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量 的 跨语言翻译）、问答系统（能够回答用户提出的问题）、情感 分析 （用于判断文本中的情感倾向）、语言生成（如聊天机器 人）等 大模型的应用领域非常广泛 ，涵盖了自然语言处理、 计算机视觉、 ，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务 ，提高 用 户满意度和转化率 （ 3 ）语音识别 大模型在语音识别领域也有应用 ，如语音识别、语音合成等。通 过 学习大量的语音数据 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 3.7 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平，

行业观察 工业 AI，是 AI 技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产 过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。 2023 年 12 月，由信通院牵头、多家单位联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出，AI 与大模型将加速赋能新型 工业化，预计从 2022 年至 2032 年，工业 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 技术的应用主要集中在提高生 产效率、优化资源配置、增强质量控制和实现生产过程 的自动化与智能化。具体包括： • 设备管理： 在设备入库管理方面，AI 通过深度学习识别设备上的 条形码、二维码或设备特征，自动读取设备信息如型 号、序列号等；AI 的自然语言处理功能，可以自动 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处 理，基于图像分割等深度学习模型，高效且较为准确 地检出缺陷，为传统的视觉检测技术赋予高度智能 化。质量检测也是目前 AI 技术在工业领域落地应用 较多、较为成功的一个方向。

逻辑先用大量人工标注的数据来让模型 初步掌握某种能力（如对话或者语言风格），然后再用RL来进一步优化性能 ➢ DeepSeek-R1 系列跳过对于大规模人工标注数据的依赖 ➢ 无需构建和维护高质量的SFT数据集，而是让模型直接在RL环境中进行探索 ➢ 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 ➢ 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； ➢ 更 来了几个很重要的启示： ➢ 需要足够强的基座模型：基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值 （671B 在14.8T 高质量Token上训练）（基座模型知识帮助突破推理上界，也有一些 工作利用小模型复现 Aha Moment 得益于大规模RL和高质量推理数据）； ➢ 大规模强化学习加持：GRPO 对于强化学习训练的优化； ➢ 规则化奖励：绕过奖励攻陷问题， Questions: ➢ 能否在Zero基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent CoT 并且展现出通用能力的模型 R1； ➢ 能否利用一些高质量反思数据集做 Cold Start 从而加速RL的收敛或帮助提升推理表现 16 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1-Zero

( 英伟达挣钱 ) ■ 3, 用最新 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 例子： 2023 年出 ChatGPT, 垄断市场 (290 亿美元估值 ) ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 例子：营收小、整体亏钱 2025 年特朗普的“星际之门”为 OpenAl 筹 5000 亿美元 Al 基础设施 ! 国际人工智能企业 OpenAI 的商业模 式 ■ 国内人工智能商业模式 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 2, 购买最新 GPU ■ 可行性分析：美国可以发禁令 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 国内人工智能的发展模式、可行性分析 美国限制中国 AI 发展的策略 Y ■ 国内人工智能商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 ■ 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 2, 购买最新 GPU 可行性分析：美国可以发禁令 美国政府对我国的禁令 现成成熟算力： 2023 年禁止出口高端 Al 芯片 ■

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