进行训练，学习到了丰富的知识和特征表示，从而具有强大的泛化能力， 能够有效处理多种从未见过的数据或新任务，甚至能处理一些与训练数据截然不同的任务。这使得大模型能应用于多种任 务和场景，具有广泛的适用性。 4. 灵活性和可定制性。大模型通常具有灵活的架构和可定制的参数，可以根据特定需求对通用大模型进行定制和优化。通过 微调 (Fine-tuning) 技术，预训练的大模型可以快速适应新的任务 DLBoost 在 GPU 上运行 DP4a (int8) 指令，以及采用英特尔® 发 行版 OpenVINO™ 工具套件，加速 AI 推理工作负载 管理与安全 • 英特尔® vPro 平台适用于特定 SKU • 英特尔® 融合安全管理引擎 (Intel® CSME) 版本 16 操作系统支持 • Windows 10 IoT 企业版 2021 长期服务频道 (LTSC) • 支持 cn/content/www/cn/zh/architecture-and-technology/turbo- boost/intel-turbo-boost-technology.html B. 英特尔锐炫™ GPU 仅适用于部分搭载 H 系列英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的系统，且系统内存为至少 16 GB 的双通道配置。需要 OEM 支持；请咨询 OEM 以 了解系统配置详细信息。 产品规格请参阅 https://ark

sciphi.ai/ • 功能：用于开发本地 RAG 应用程序 ，支持多模态内容摄取、 混合搜索、知识图谱构建、 GraphRAG ，具备用户管理、 可 观测性、配置及可视化交互等功能 ，适用于处理动态数 据和 复杂实体关系的应用程序。 • 2. Cognita ：官网： https://cognita.truefoundry.com/ • 功能：模块化框架 ，提供定制化管道 LLMWare ：官网： https://llmware.ai/ • 功能：提供统一框架构建基于 LLM 的应用 ，如 RAG 和代理， 包含 RAG Pipeline 和 50 + 小型专用模型 ，适用于定制特定 领 域解决方案。 • 4. LangChain ：官网： https://www.langchain.com/ • • 功能：构建于大语言模型之上 ，通过链式调用组合组件 ，

题的过程 通用的大语言模型（ LLM ） 可能直接输出简短答案（如” 180 英里”） 推理模型的特点在于显式展示中间推导过程 3.4 大模型的分 类 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长 ，将多模态编码器和多模态解码器两个主要组件结合在一起 ， 以提供最佳结果 Gemini 包括三种不同规模的模型： Gemini Ultra 、 Gemini Pro 和 Gemini Nano ， 适用于不同任务和设备。 2023 年 12 月 6 日， Gemini 的初始版本已在 Bard 中提供 ，开发人员版本可通过 Google Cloud 的 API 获得。 Gemini 可以应用于 能够快速根据关键词检索相关文献 ，并按照相关性、 引用次数等指标对结果进行排序。 其独特的语义检索功能 ， 能更精确地理解用户需求 ， 提供高质量的文献结果 ， 减少传统文献检 索 的盲目性 DeepSeek 不仅适用于医学领域 ，还能够跨学科地支持生物学、 化学、 物理学等多个学科的研究。 它能够帮助科研人员打破学科间的壁垒 ，从其他领域汲取创新思路 ，开拓新的研究方向 基于已有文献和数据 ， DeepSeek

AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项

Restricted Distribution 昇腾硬件使能 Ascend Runtime 模型训练：算网 / 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

训练中表现更佳，优于较小规模的模型（如 7B）在保持正确推理路径和处理复杂任务的能力。 ➢ 任务与语言之间的正迁移：Long-COT 训练不仅能提升数学任务的性能，还能对其他领域和语言产生正向影响，展现了其 广泛的适用性。此外，该方法具有良好的泛化性和鲁棒性，在通用基础任务和对齐评估中取得了相当或更优的表现。 ➢ 强化学习的规模化提升了效率：离线强化学习算法（DPO）和在线强化学习算法（PPO）均能有效增强模型性能。