和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前 大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 总体处于小规模商业应用落地阶段。 工业大模型凭借其卓越的理解、生成和泛化能力，通过与工业领域的深度融合，有望为工业领域带来 “基础模型 + 各类应用” 的新范式。因此，工业大模型的成功落地，离不开针对特定行业的丰富现场经验和深厚的行业 know-how 能力。 第四，多模态分析能力，由传统单一格式的工业数据 处理，转化为多格式数据综合转换分析。 大模型不仅能够处理单一类型的工业数据，还能够综 电池壳体的过程中，很容易出现爆点、焊坑、孔洞、断焊、 漏焊、翻边等缺陷，导致漏液、短路等安全风险。将 AI 技术与 3D 成像技术相结合，利用数据样本自适应扩充训练 技术，缩短模型训练时间，通过针对性的缺陷检测算法，提高了缺陷检测效率和准确率，降低了工人检测的过杀、 漏杀情况，实现缺陷检测无人化，降低人力成本。 消费电子产品的特征之一是快速更新迭代，快速上市新产品意味着抢占市场先机。 在新产品的设计生产方面，基于

量微调的情况下完 成多场景任务 ， 相当于 AI 完成 了“通识教育” 行业大模型 L1 是指那些针对特定行业或领域的大 模型 。 它们通常使用行业相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 领域的性能和准确度，相当 于 AI 成 为“行业专家” 垂直大模型 L2 是指那些针对特定任务或场景的大 模型 。 它们通常使用任务相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 任务上的性能和效果 走入高 校 知识问答 提 郑州大学 DeepSeek-R1 系列大模型正在对接学校统一身份认证平台 ，近期将面向全校师生开放试用 同时 ， 将根据学校各学科具体需求与硬件条件 ， 以具体化、 针对性、 私有化、 学科专用或实验室专用的方式将进一 步 将 70B 、 32B 、 14B 、 8B 、 7B 等不同版本的 DeepSeek-R1 大模型部署到学科内部 ，并接入本地知识库（如 学术资源、 DeepSeek 走入高 校 本地部署 大模型 4.3 为什么需要本地部署大模 型 离线与高效使用 成本与资源优化 数据隐私与安全性 避免使用限制 定制化与灵活性 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

理想的数据构建应当覆盖广泛的类别，并且难度分级明确，这有利于实现类似课程学习的效果，逐步提高模 型的能力。 ➢ 在奖励建模时，必须确保基于奖励模型的奖励机制不会被轻易攻陷。平衡推理长度与推理正确率之间 的关系。例如，针对一个序列中的下一个动作，若存在一个是错误答案而另一个是正确答案的情况， 传统的方法会倾向于提升选择正确答案的概率，同时降低选择错误答案的概率。然而，从推理长度的 角度来看，有时选择看似错误的答案可能 很多高阶推理范式，而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的（可以认为是由于预训练 知识不足），因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出，甚至超过了基于RL的方法。 ➢ 相对依赖于强大的教师模型 ➢ 蒸馏过程通常针对特定任务或一组任务（例如代码和数学问题）优化，这可能导致生成的小模型在面对新任务或环境 （例如通用任务）时适应性和泛化能力不足。 41 技术对比讨论：MCTS & PRM ➢ 利用 MCTS， LHF以及DPO是否还奏效？ ➢ 不同模态下，模态特有与模态共有的信息如何统一在偏好建模中？ 出发点：我们如何在全模态场景中，实现any-to-any models与人类意图对齐 51 ➢ 针对RLHF/DPO对齐方案存在的效率低、迭代慢、优化难的难题，提出从语言反馈中学习 （Learning from Language Feedback），解决任意到任意模态对齐微调。 Question:

hll Top-K, OOO0 … … OOOO Input Hidden ut ■ 核心技术 DeepSeekMoE: 显者减少计算量 ( 穷则战术穿插 ) ■ 针对美国的算力禁令 ■ 核心思想： 1 共享专家 +256 路由专家，激活 8 个路由专家 ■ 共享专家： 捕获通用知识、降低知识冗余 ■ 路由专家： 量大、细粒度、灵活组合、方便知识表达 ■ 结果：每个

智慧课堂：促进学生成功的新智能 在校学生的绩效数据增长非常快 46 智慧体现在什么地方？ 将学生的绩效数据集成在一起，以更好 支撑对学生学习过程的理解。 了解学生参与习惯，实现对学生施加具 有针对性的干预策略。 智慧教育结果 掌握学生每年的进步情况 早期诊断学生学习中遇到的困难，并施 加补救措施。 矩阵 仪表盘 学习分析 管理报告 学生信息系统 学生管理系统 财政系统