质检和容易受复杂环境光干扰的传统机器视觉检测方法无法胜 任。将 AI 视觉算法技术与机器视觉成像技术相结合，利用经过缺陷图像训练的深度学习模型识别工业相机捕获的 缺陷图像，满足终端检测节拍要求 24 秒/轮毂，提高检测精度和生产线效率。 08 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 以智能手机、平板电脑、笔记本电脑等为主导的消费电子产品以及生产制造，也是 AI 技术和工业大模型落地应用的一个重 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 进行实时计算 • 支持时间敏感型网络 (TSN) • 通过英特尔® PLL 锁相环技术，可锁单 P 核或者 4 个一 E-core P-core E-core 英特尔® vPro® Enterprise B ME16 ME16 英特尔® 酷睿™ i7- 12800HE 处理器 14 6 8 20 24 MB 高达 4.6 高达 3.5 2.4 (@45W) 1.6 (@35W) 1.8 1.35 是 企业 消费者 英特尔 锐炬® X e 显卡 D 96 2 16 (CPU)

INT8 Atlas 300I Duo 1*Duo 96GB PCIE 956 115 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 1.5B INT8 Atlas 300V 1*300V 24GB PCIE 432 16 DeepSeekV3/R1 及蒸馏模型，昇腾 DeepSeek 一体机推荐 配置 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 多模态模型 DeepSeek Janus Pro DeepSeek R1 蒸馏模型 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 关键性能 优化特性 24 参数面 用于智能集群分布式推理时参数交换，要求网络具备高吞吐低时延能力，部署高带宽的智能 无损 RoCE 网络，每台推理服务器 8 个 200GE ROCE 光口 样本面 用于访问存 可跑通 5 DeepSeek-R1-Distill- Qwen-14B 2025.1.20 Qwen,14B 1*310P （显存不小于 48GB ，量 化 后显存不小于 24G ） 310P 已支持，直接用 mindIE 可跑通 6 DeepSeek-R1-Distill- Qwen-32B 2025.1.20 Qwen,32B 2*310P （显存不小于

“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 到 14 tokens/s 图像和 PDF ， 并根据需要根据遇到的信息做出调整。 Deep Research 具有以下四大 核心技术： 学术裁缝 综合各种知识 ， 生成完美的报告 ，还附带文献引用 数据雷达 会自动 24 小时扫描全球知识库 知识拼图 能把零散的信息拼成完整的战略地图 6. 基于大模型的智能 体 逻辑推理 6. 基于大模型的智能 体 Coze( 扣子 ) 是字节跳动推出 的 新一代 A 课 算 法 统 筹 2 0 0 + 变 量 （教室容量、 教师偏好、 跨校 区交通） ， 中国科学技 术大学 应用后课程冲突率下降 85% A I 助教 A I 智能体实现 24 小时智能答疑 （如清华大学 AI 助教日均处 理 3 0 0 0 + 学 生 提 问 ， 准 确 率 92% ） ， VR 实验室 支持高危 实验模拟（化学专 业学生事故

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 （ Ubuntu

契合；此外，GRPO直接将策略模型与参考模型的KL散度作为正则项加入损失函数，而非将其混入 奖励计算，简化了优势值的计算。 DeepSeekMath https://arxiv.org/pdf/2402.03300 24 DeepSeek-R1 技术剖析：GRPO 赋能RL-Scale ➢From PPO to GRPO: ➢ 基于结果监督的GRPO: 对于每个问题q，从旧策略模型𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑采样一组输出