然而，这些对齐微调是否真正修改并对齐了模型的内部表征？ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（ Inverse Alignment ） 。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ 训练分布的“弹力”； 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向 于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布 pθ, 而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 评估与模型评估等，应当从模型的内在机理出发； ① 预训练阶段和对齐阶段不应当各自独立； u 预训练模型抗拒对齐，如何在预训练阶段为对齐阶段提供一个具备可塑性分布帮助微调； u 如何确保对齐初始模型弹性系数更小（抗拒更小），弹性限度更大（对齐空间更大） ； ② 模型评估应该更关注模型内在表征的对齐； u 表面的对齐训练很容易被撤销， 对齐算法应当修改模型的内在表征，而非进行表面的对齐； u

具有高强度 和抗疲劳性能。这些材料的应用可以提高人形机器人的强度和刚度， 同时减轻其重量，从而提高人形机器人的机动性和能效。这对于人形 机器人的运动性能和动态特性有着至关重要的影响。近年来，国内在 人形机器人骨架躯干的技术研究中取得了显著进展，尤其是在材料选 择、框架结构设计、驱动与控制系统方面。国内研究者在使用碳纤维 复合材料（CFRP）、PEEK 材料等轻量化高强度材料方面有所突破，尤 得较大突破，这些材料不仅具备良好的柔性，还能保证高分辨率和高 耐用性。国内在这些高性能材料的研究和应用上尚处于追赶阶段，材 料的耐用性和传感器的分辨率仍存在不小的差距。触觉传感器阵列的 布局和集成是电子皮肤技术中的关键挑战。虽然单个传感元件的灵敏 度、分辨率等性能已有较大提升，但在大面积阵列化部署时，面临着 高成本、拼接问题、电路连通性差等难题，这在国内外都存在较大的 技术挑战。国内在阵列式触觉传感器的生产成本和大规模部署方面仍 方面仍 面临较大困难。国内在信号传输和标定机制上相对滞后，尤其是在多 物理量传感、信号干扰和一致性优化方面，仍依赖于国外技术的支持。 相比之下，国际上尤其是欧美在算法优化和传感器标定的精度和稳定 性上已经取得了显著进展。未来，柔性触觉传感器将朝着更高精度、 更灵敏和更大面积的方向发展，阵列化、柔性化将成为主流趋势。智 能化的传感技术将在触觉感知中发挥更大的作用，配合人工智能算法 优化

源，有效支撑面向重大项目或课题的开发与创新。推进公共算 力资源覆盖校园，鼓励各类高等院校、职业院校积极运用算力 8 平台为学校实习实验实训环境、平台和基地建设及转型发展提 供支撑，促进教育公平，全面提升教育体系内在质量水平。 4.“算力+金融”。加快算力在金融领域的创新应用，构建 多节点并行的分布式算力资源架构，提供跨地域资源高效管理、 核心业务多地多活部署能力。围绕金融市场高频交易等低时延 业务场景

AI对可靠的、现实世界的数据有着无尽的需求，以此来推动训练和推理。因此，AI的快速发 展需要大量关于我们所处世界的准确数据，而这种依赖从根本上改变了设备连接的经济价值。 过去，评估一个联网设备的价值往往基于其功能的内在价值，比如恒温器能够测量温度并控 制HVAC系统。但如今，AI拓展了设备的价值主张，使其价值还包括对能源管理等更高级别 系统的贡献。 设备总价值 = 功能价值 + AI贡献价值 - 设备成本

但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向

于每个应用场景日数据的吞吐量。 大模型及生成式人工智能需求日益增长，训练与推理环节对算力双重刚需，显著推动智能算力基础设施踏上快速 发展轨道，促使其不断迭代升级、扩容增效，全方位满足人工智能技术蓬勃发展的内在需求。 推理算力 核心影响因素 训练 预训练 二次训练 全参微调 局部微调 算力需求 超大规模 千卡~万卡 大规模 数百卡~千 卡 较小规模 单卡~8卡 起步 小规模 单卡1卡起

由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异, 且在智 能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资 源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍 规律和企业特性相结合的基础上,建立起系统性、 客观性、可迭代、且具备量化 能力的分析框架和评估体系。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台”

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