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 提取设备手册或标签上的文字信息，获取设备规格、 性能指标等关键参数。这些都能显著提升设备入库管 理的效率和准确性。 在设备运维管理方面，利用机器学习算法，对部署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 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 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 场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识 别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是 否进入违禁区等，并立即给出违规报警。还可以在仓

视频） ⚫ 超长上下文：一口气读完 3-4 万字的长文档（64Ktoken 容量） 技术架构： ⚫ MLA 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 记忆外延：个人知识库与 AI 记忆网络深度融合，实现“瞬间调取 20 年工作经验”的 能力 ⚫ 决策共生：AI 构建“平行推演空间”，在重大决策前模拟 100 种可能性并标注风险 路径 ②感知升维突破 ⚫ 多模态进化：2025 年将实现“五感互联”，例如通过气味传感器分析食品安全，震 动反馈识别机械故障 ⚫ 时空穿越能力：结合历史数据与预测模型，企业可“预览”三个月后的市场格局 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 AI 建议中的逻辑漏洞（如发现商业方案中的“合成数据偏 差”） ⚫ 价值判断：在

Operator DeepSeek R1 1.4 未来人工智能发展 5 个阶 段 2. 人工智能思维 厦门大学大数据教学团队作品 拥有和人工智能协作的能力， 懂得如何运用人工智能 2. 人工智能思 维 具备区分人的能力 和机器的能力 协作 区分 了解 每个人都应了解人工智能 的基础运行模式 2024 年 12 月 ， 人工智能教母级人物、 斯坦福大 学终 身教授李飞飞在公开演讲中说道： 取最会用 ChatGPT 的前 2000 名学生”。 2025 年 1 月 ， 互联网知名企业家周鸿祎发表观点 ”未来擅长使用 AI 的人会淘汰不会使用 AI 的人 “。 2. 人工智能思 维 3.1 大模型的概念 3.2 大模型的发展历程 3.3 人工智能与大模型的关 系 3.4 大模型分类 3. 大模型：人工智能的前 沿 3.5 大模型原理 3.6 大模型产品 3.7 大模型应用领 • 服务器集群 ：含 8 张 NVIDIA A100/H100 显卡的服务器 ， 市场价格约 80-120 万元 • 配套设备 ：液冷系统、 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 ：满载功耗约 6000W ， 年电费约 5-8 万元（按工业电价 1.2 元 / 度计算） • 维护： 专业工程师团队年成本约 30-50 万元 4.4 本地部署大模型方 案

➢ 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 : Depends purely on Task Similarity instead of Task Complexity）； ➢人类的Abstraction Reasoning: 抽象出高维概念并 进行细粒度反馈，压缩即智能： ➢ Type1 Abstraction: 基于大量语料学习普遍规律，但是针对 特定的问题，难以给出细粒度反馈和反思； ➢ Type2 Abstraction:

16GB 及更高； C 盘剩余 20GB 空间 ， 建议 使用 NVMe 固态硬盘 。 • 安装 LM Studio 客户端： 在官网 lmstudio.a i 下载对应操作系统的安装包 ，双击 运 行并按提示完成安装。 启动后 ， 点击右下角设置图标将语言改为简体中文。 • 加载模型： 自行下载获取模型 ， 下载到本地后 ， 点击左上方文件夹图标选择模型 目 录导入； 若不会找模型 ，

Reasoning 性能 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 KV Cache 资源开销：相比于传统 MHA ， MLA 通过降 维 操作使得存储的张量维度大幅减小。（下图中仅红色阴影部分需要存 储） (bs, ℎ) (bs, ℎ) 2bsℎ (bs, ℎ) (bs, ℎ) bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪