.................................38 2.3.1 大语言模型赋能工业机械手臂 ..........................................................................................................38 2.3.2 基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测 ... A350E 显卡 6 96 1150 MHz 28 4 GB GDDR6 64 bit 112 GB/s 14 Gbps 2 Q2'24 英特尔锐炫™ A370E 显卡 8 128 1550 MHz 38 4 GB GDDR6 64 bit 112 GB/s 14 Gbps 2 Q2'24 英特尔锐炫™ A380E 显卡 8 128 2000 MHz 66 6 GB GDDR6 96 bit 186 图片编码加速 流程分析 内存拷贝 BKM 性能稳定性 优化 … BKM（方法论， 参考代码， 优化算子） 基础软件 & SDKs 平台数据 优化方法论 38 02 英特尔 ® 技术方案 大语言模型操控机械臂的技术解决方案架构如下图所示： 2.3 创新技术方案 2.3.1 大语言模型赋能工业机械手臂 39 02 英特尔 ® 技术方案

发 现了很多高阶推理范式，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，甚至超过了基于大规模RL的方法。 38 技术对比讨论：蒸馏 vs 强化学习 ➢ 在提升模型强推理能力的努力上，蒸馏和强化学习被社区广泛探索 ➢ 直接利用SFT蒸馏可以学习到数据中的推理范式，虽然在推理分数上的表现有所提升，但是更多是去拟合数