语音输入：长按麦克风图标口述问题（适合通勤场景） ⚫ 离线缓存：断网时可查看历史对话记录 避坑指南：若遇安装失败，检查存储空间是否充足，或关闭杀毒软件后重试 ③微信小程序（轻量化入口） 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注册，微信一键登录，适合快速查询天气、新闻等简单任务 ⚫ 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 3.常见问题速查 Q1：为什么联网搜索时断时续？ 原因：服务器负载过高或网络波动 解决方案：避开晚高峰使用，或切换至深度思考模式本地处理 Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown” Q3：上传文件后 AI 无法识别内容？ 排查步骤： 1.检查文件是否受损（重新保存后上传） 2.确认图片清晰度（建议

Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； 4 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 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； ➢ 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所束缚。 12 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示 ➢ 跳过SFT阶段，直接运用纯强化学习

Docker 部 署 Anything LLM 接入 • 下载安装 • 打开官网 ，根据自己的系统选择下载对应的版本。 • • 安装文件 ，按照安装向导的提示进行操作 ，默认路径安装或修改默认安装路径都可以。安装完成后 ，点击完成自动跳 转 到 AnythingLLM 界面。 • 模型配置• LLM Selection （大语言模型选择）：选择 Ollama ，如果本地已通过

类解决复杂问题时会先把思考过程写下来 一样。 推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一 长 串的思考过程（这个过程必须可以显 示输 出） ，探索了很多不同的路径之后 给出答 案 ，那么有这个能力的大模型就 是推理大 模型。推理模型的核心在于处 理那些需要 多步骤逻辑推导才能解决的 复杂问题。 3.4 大模型的分 类 大语言模型可以分为通用大模型和推理大模型 Stub Hub 搜索勇士队比赛门票 ，一边处理网球场预订、寻找清洁服务和 DoorDash 订餐 ， 实现多任务并行处理 6. 基于大模型的智能 体 发现矛盾时 ， 自动回溯、 验证 ，调整推理路径 2025 年 2 月 3 日 ， OpenAI 发布了一款新的智能体产品—— Deep Research 。 Deep Research 由 OpenAI o3 模 型的一个版本提供支持 ，该模型针对网页浏览和数据分析进行了优化 邮件 撰 写、脚本创作、文案编辑、翻译服务、数据分析以及复杂计 算等 天津大学举办专题报告会 ，教授们详细拆解了大模型从科学假 设 生成、代码开发、到实验验证及论文撰写的实践路径 ，认为 新的 科研范式已经到来 中国教科院已将 DeepSeek-V3 升级到 R1 ，为科研人员提供智 能 文献整理分析、跨学科交叉研究辅助 ，以及数据驱动的科研 支持。

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 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 网 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 高阶融合算子库 硬件层算网协同 提升有效吞吐 NLSB 网络级负载均衡实现网络 动态路由，有效吞吐达 98% 控 制器 全 局集 中 算路 自 动生 成 路径 并 动态下 发网络 获取网络拓扑 网络局部计算选路 Hash 冲 突 导 致 有 效 吞 吐 不 足 50% 拥塞 空闲

• 英特尔® Fortran 编译器 • 英特尔® Fortran 编译器经典版 • 英特尔® MPI 库 英特尔® 渲染工具包 英特尔® 渲染工具包是一套强大的开源渲染、光线追踪、去 噪和路径引导库，用于 AI 合成数据生成、数字孪生、高保 真和高性能可视化，以及沉浸式内容创作。利用这些库和 英特尔® CPU 与 GPU 硬件，实现优化的渲染性能，构成一 个可扩展的解决方案。英特尔® Open VKL) • 英特尔® 开放图像去噪 (Intel® Open Image Denoise) • 英特尔® OSPRay • 英特尔® OSPRay Studio • 英特尔® 开放路径引导库 (Intel® Open PGL) • 渲染工具包实用程序 作为 oneAPI 指导委员会的重要成员，英特尔® 根据 oneAPI 规范推出了英特尔® oneAPI 工具包，旨在帮助开发者使用英特尔® el_server.html） 模型优化 OpenVINO™ 支持多种模型优化方法来提高模型的大小和在推理时的性能，在 OpenVINO™ 神经网络压缩框架 (NNCF) 中， 提供了三种优化路径： • 训练后量化，通过应用训练后的 8 位整数量化来优化深度学习模型的推理，这优化方法不需要模型重新训练或微调。 • 训练时优化，这是一套在例如 PyTorch* 和 TensorFlow* 2