.........................................................................................58 合作伙伴加速项目和产品推荐 ................................................. 60 4.1 AI 硬件产品推荐 ....................... ............................................................................... 61 4.2 PIPC 工业电脑优选项目介绍 ................................................................................................ 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 算法和大量代码数据训练模型，通过分析代码的结构

671B ） ， 相当于一个 “超级大脑” ， 能处理复杂数学题、 编程、 长文本分析等高 难度 任务。 部署本地 DeepSeek- R1 （ 671B ） 满血版模型 ，支持校园办公自动化、 科研项目辅助、 学术资源分析等多领域应 用 浙江大学、 中国人民大学、 厦门大学、 北京师范大学、 北京 交 通大学等高校发布消息 ，表示正在探索开展有关 DeepSeek 的 实践应用 ，部分高校已在自主研发的教学课程平台中接入 ，获得更小参数的模型 ，来降低算力需求 4.4 本地部署大模型方 案 高校本地部署大模型面临的问题： n 2025 年 2 月 10 日 ，清华大学 AI 团队发布 KTransformers 开源项目迎来重大更新 ，成功打破大模型推 理算 力门槛。 此前 ，拥有 671B 参数的 MoE 架构大模型 DeepSeek-R1 在推理时困难重重。 推理服务 器常因高 负荷宕机 ， 专属版云服务器按 小时计费的高昂成本让中小团队无力承担 ， 而市面上的 “本地部署” 方案多为参数量大幅缩水的蒸馏版 ，在本地小规模硬件上运行满血版 DeepSeek-R1 被认 为几乎不可能 n 此次 KTransformers 项目更新带来重大突破 ， 支持在 24G 显存（ 4090D ） 的设备上本地运行 DeepSeek- R1 、 V3 的 671B 满血版。 其预处理速度最高可达 286 tokens/s ，推理生成速度最高能达

环境简易变革，实现教学理念及方式大幅改进  低投入，高产出  使用简单，师生能够快速适应新环境  小步子逐步实施，保证教育生态平衡发展 互动型未来教室  构建基于一对一的教学环境，学习者能够有序开展小组合作 学习、项目学习等多样互动的学习方式。教师可基于教学环 境开展深度互动教学，引导学习者创造性学习、体验做中学 的乐趣。  优势 教学内容富媒体呈现 创设适应性虚拟学习环境 个性化学习环境 大数据学习分析

https://github.com/neuml/txtai 功能：一体化嵌入数据库 ，提供自然语言搜索、可自定义管 道 ，具备轻量级高效的特点 ，适合快速设置和有强大搜索需 求的项目。 2025 七款 RAG • • • • • • • • • • 1. DeepSeek 赋能酒企场 景 - 市场分析与消费者洞察 - 智能营销与个性化推荐 - 生产优化与质量控制

模型：开源指令跟随微调后的 Chameleon、LLaMA3.2-Vision 等模型，并公开微调数据集 评估：开源面向任意模态、 涵盖超过30种主流开源基准 的大模型评测代码 数据、框架、算法、模型全开源 开源项目：https://github.com/PKU-Alignment/align-anything 55 未来技术方向展望: 强推理赋能 Agentic 发展 ➢ 日常聊天任务其实对于强推理能力的需求不大