智慧教育计划 提出 建立学习者为中 心的个性化学习 空间 建设国家范围的 教育基础设施 使新加坡成为全 球教育领域使用 信息技术的创新 中心 5 智慧教 育 已 成 韩国 " 智 慧 教 育 推 进 战 略 " 2011 年 数字教科书的普及推广 核心 6 智慧教 育 已 成 马来西亚 1999 年“智慧学校 计划” 2010 年将所有学 校都转型为智能学 校 台湾桃源县 台湾桃源县 “ 智慧台湾 U 桃园 计划” 从 e 化教育向 u 化 教育（泛在教育） 美国 IBM 智慧教育解决 方案：教育数据的 收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送 智慧 教育 核心 特征 全向交互 智能管控 12 情境感知 情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等；

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 理，基于图像分割等深度学习模型，高效且较为准确 地检出缺陷，为传统的视觉检测技术赋予高度智能 化。质量检测也是目前 AI 技术在工业领域落地应用 较多、较为成功的一个方向。 • 智能生产管理： 在生产计划和排程方面，AI 算法可以优化生产计划 和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交 加新的层或修改现有层的结构，来扩展大模型的功能和性能。 1.3 工业大模型 1.3.1 大模型 06 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 具体来看，工业大模型主要通过以下四种核心能力，为工业应用赋能： 1.3.3 工业大模型的应用范畴 第一，语言理解与知识问答能力。 利用大模型对于自然语言的理解能力，能理解和识 别用户意图，使员工能通过自然语言就能与机器进 行交互；另外通过为大模型外挂知识库，增强知识 助手/数据问答、专业内容生产以及视觉检测四个方向，是目前应用探索最多的领域。工业大模型经过一年多的发展，目前 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

McCarthy ） 首次提出。 与会者们不仅对人工智能的研究和应 用 前景进行了深入探讨 ，还提出了许多重要的观点和思路 ，为人工智能的发展奠定了基础。 这次会议的召开标志着人工智能作 为一个独立学科的正式诞生 ， 因此 ，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ， 1956 年也被称为“人工智能元年”。这次会 议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础 ，还为人类带来了巨大的变革和进步 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 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 3.4 大模型的分 类 按照应用领域的不同

DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1-Zero 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 推理为中心的大规模强化学习 Large-Scale Reasoning-Oriented RL 大规模推理为中心的强化学习，提升模型数学代码能力 RL驱动下自然涌现长文本推理能力 9 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero 准确率奖励 + 格式奖励 10 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调SFT，纯强化学习驱动的强推理模型 ➢ 推理为中心大规模强化学习：组相对策略优化（GRPO）+ 瞄准 Reasoning 推理任务 ➢ 自我迭代提升Self-Evolution：随着训练步数的增长，模型的thinking response length 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch)

DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base （ 671B ）为基础模型， 使 用 GRPO 算法作为 RL 框架来提升 Reasoning 性能 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 d， DM istriLb ti可 o n 以 将 K V C a c h e 降 低 为 = 1 . 7 % 只需存储图中的 c v, K 即可； 考虑到矩阵乘法结合律，具体实现过程中 W UK可以与 WUQ 融合、 WUV可 以与 Wo融合，从而无需为每个 query 计算 key-value 值。 t R t K 相比于 MHA ， MLA CUBE 计算单元结 构 为 16x16x16 芯片架构差异 差异二：工具链差异导致迁移效率不同 算子重开发、精度调试、性能调优的难度 体现在工具链的能力上 昇腾 无工具链 其他架 构 亟需精度对比工具： GPU 的推理精度在适配昇 腾训练的模型时，需要以昇腾训练的模型精度为标杆 迁移工作量大：建立工具链完成对昇腾的精度

Cherry Studio 、 Chatbox 等选择 API 接入。 • 秘塔 AI 搜索： 接入满血版 DeepSeek - R1 推理模型 ， 无广告且搜索结果直达。 以学习 JDK21 新特性 为 例 ， 能详细给出学习计划 ，包括快速预览、 深入学习核心特性、 实战与总结等阶段。 • 硅基流动： 注册即送 2000 万 Tokens ，提供多个基于 DeepSeek - R1 蒸馏训练的模型 DeepSeek-R1 。 Token 用量计算 • token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位 ， 也是我们的计费单元 ， 可 以直观的理解为“字 ”或“词 ” ； 通常 1 个中文词语、 1 个英文单词、 1 个数字 或 1 个符号计为 1 个 token 。 • 一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下： • 1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token 。 • 1 但因为不同模型的分词不同 ， 所以换算比例也存在差异 ， 每一次实际处 理 token 数量以模型返回为准 ，您可以从返回结果的 usage 中查看。 阿里云部署 Deepseek 以 DeepSeek-R1 满血版为例进行演示 ，通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用 ，可以 根 据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口 ，无需自 行搭建 模型服务基础设施

公众号“AI 跃迁派”出品 一、DeepSeek 全景认知 1.颠覆性定义：人人都能用的认知引擎 DeepSeek（深度求索）是中国首个全栈开源的大语言模型，由杭州深度求索人工智能 公司研发，定位为“认知智能引擎”。简单来说，它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力： ⚫ 复杂推理：像学霸解数学题一样处理逻辑难题（R1 模型） ⚫ 多模态融 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 300dpi 以上） 3.尝试用“ -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 Emoji 和话题标 签” 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径”

例子： 2023 年出 ChatGPT, 垄断市场 (290 亿美元估值 ) ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 例子：营收小、整体亏钱 2025 年特朗普的“星际之门”为 OpenAl 筹 5000 亿美元 Al 基础设施 ! 国际人工智能企业 OpenAI 的商业模 式 ■ 国内人工智能商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) ■ Specialization in Mixture-of-Experts Language Models",2024 核心技术 DeepSeekMoE: 显著减少计算 量 DeepSeek 为代表的国内大模型咬住国外最先进大模型 ■ 模型性能：不要指望全面优势， “城头变幻大王旗” ■ 成本：低 ( 战术穿插 ) ■ 算力受限，近几年咬住会更难 ( 大家宽容些 ) ■ 突破工艺卡脖子，实现“战术穿插”