AI 的破局之战 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 万美元（仅为美国同类模型的 1/20） ⚫ 推理速度提升 3 倍，生成文字速度从 20 字/秒提升至 60 字/秒 行业重塑： ⚫ 迫使国际巨头降价（如 AnthropicClaude 降价 30%） ⚫ 首款登顶全球 140 国应用榜的国产 5B，手机都能运行专业级 AI 5.国际影响：技术出海的东方智慧 ⚫ 在东南亚、中东等地区，DeepSeek 成为数智主权建设工具，帮助发展中国家摆脱 对西方技术的依赖 ⚫ 开源策略吸引全球 20 万开发者，形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.技术特性：AI 界的“六边形战士” DeepSeek 之所以成为现象级 AI 工具，关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 零边际成本创业： 个人开发者通过 DeepSeekAPI，3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济： 非洲初创团队基于开源模型开发农业咨询 AI，成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险： ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断：掌握提示词工程的人群收入差距扩大 3 倍 ⚫ 解决方案：政府推出“全民 AI 素养提升计划”，覆盖

英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 .............................................................................. ，实现车身 漆面缺陷的精准检测与定位，缺陷测量精度需达 0.15mm，检出率高达 99%，缺陷分类准确率＞85%，需能够实 现每车 60s 的检测节拍。还能支持多颜色、多车型在线混检，支持超过 20 余种漆面缺陷，实现多角度在线检测。 AI 赋能的方案，大幅提升了车身漆面缺陷的检出率和检测效率，满足生产线的快速节拍需求。 汽车零部件和整车的性能，不仅关乎驾驶性能和体验，更关乎生命安全。因此，必须保证汽车零部件完好无缺陷， 性能提升 1 高达 第 12 代 英特尔® 酷睿™ 移动处理器 14 02 英特尔 ® 技术方案 主要特性 性能和效率 • 英特尔® 7 制程工艺 • 多达 14 个核心和 20 个线程，具有高性能混合架构 • Intel® Thread Director6 使您的核心与工作负载相匹配 • 高达 24 MB Intel® 智能缓存 确定性实时性 • 利用英特尔® TCC

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 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 大模型 智脑 13B 1.7x A30 图像识别、 OCR 文 字识别和视频 处理 Llama2-70B 1.7x L20 智慧教育、办公问 答 星火 -65B x 800T A2 交互搜索，金融客 服问答 step1V-130B 多模态 2.0x L20 模型推理：提供分层开放的推理引擎 MindIE ，使能高效推理 MindIE-RT 昇腾 Proprietary - Restricted Distribution vLLM MindIE-Client 推理服务化 推理运行时 推理套件 框架推理 NEW NEW NEW 20 模型转换工具 实现训推一体的模型转换 一键式命令触发 三方框架 模型格式 昇腾处理器 模型格式 图准备 -> 图拆分 -> 图优化 -> 图编译 精度比对、改图工具

DeepSeek 本地部 署 1. GPU 要求 推荐 NVIDIA 显卡（ RTX 3090/4090/A100 等） 显存要求： ■ 7B 模型： 至少 16GB 显存 ■ 13B/20B 模型： 至少 24GB 显存 ■ 70B 模型： 需多卡并行（如 2xA100 ） 支持 CUDA 11.7+ 和 cuDNN 8.5+ 2. 系统要求 Linux 前期准备： 确保设备满足一定硬件要求 ， 显卡需 GTX 1060 （ 6GB ） 及以上 ， 推荐 RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 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

tokens Parameters non-embedding Test Loss 101 OpenAl 商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 华尔街融资 ■ 例子： 2019-21 年融资 20 亿美元 2, 购买最新 GPU ■ 例子：购买 2.5 万 A100 GPU ( 英伟达挣钱 ) ■ 3, 用最新 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 例子： 2023 年出 ChatGPT

多次测试后 ，如果被测 试者机器让 平均每个测试者做出 超过 30% 的误 判 ，那么这台机器 就通过了测试 ， 并被认为具有人 类智能 1.1 图灵测试 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。 当时 ，计算机科学刚刚起步 ，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的思维 和 行为。 在这个背景下 ， 一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 ，热闹非凡的唐人街正在进行 舞龙 表演 ，熙熙攘攘的人群目光都聚焦在跃动的彩 龙身上， 整个环境的喜庆氛围仿佛令人身临其境 3.6.1 国外的大模型产 品 n OpenAI o3 2024 年 12 月 20 日 ， OpenAI 发布推理模型 o3 ，无论在软件工程、 编写代码 ，还是竞赛数学、 掌握人类博士级别的自 然科学 知识能力方面 ， o3 都达到了很高的水平 3.6.1 国外的大模型产 品 4o 的同时 ，研发却只花了 558 万美元 ， 训练成本不到后者的二十分之一。 因 为表现太过优越 ， DeepSeek 在硅谷被誉为“来自东方的神秘力量”。 2025 年 1 月 20 日 ， DeepSeek-R1 正式发布 ，拥有卓越的性能 ，在数学、 代码 和推理任务上可与 OpenAI o1 媲美。 3.6.2 国内的大模 型产品 n DeepSeek （深度求索）

未来后训练的重心会逐步倾向于RL，但是少量训练用于SFT可能还是必须的 ➢ 强化学习技术不只局限在基于规则的数学、算法代码等容易提供奖励的领域，它还可以创造性 地把强化学习所带来的强推理能力，泛化到其他领域 20 DeepSeek-R1 技术剖析：背后的教师模型 DeepSeek-V3 ➢ 基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值（671B 在14.8T 高质量Token上训练）