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  • ppt文档 北大:DeepSeek-R1及类强推理模型开发解读

    DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读 陈博远 北京大学 2022 级“通班” 主要研究方向:大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 北大对齐小组 DeepSeek-R1 开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界 DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 Pipeline Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 RL 算法的创新: GRPO 及其技术细节 DeepSeek-R1 背后的 Insights & Takeaways : RL 加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 DeepSeek-R1 社会及经济效益 技术对比探讨 STaR-based Methods vs. RL-based \ o- series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动:国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论: Over-Thinking 过度思考等 未来方向分析探讨 模态穿透赋能推理边界拓展: Align-DS-V 合成数据及 Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 强推理下的安全:形式化验证 Formal
    10 积分 | 76 页 | 6.72 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年基于LTE-V2X预警类应用的功能安全分析白皮书

    本研究基于 LTE-V2X 直连通信技术,对预警类应用的功能安全进行了系统分析。研究背景指出, 传统的功能安全分析方法主要针对单车系统,近年来 V2X 技术逐渐发展,智能网联汽车应用不断 增加,但缺乏系统性的功能安全分析方法。本研究选取前向碰撞预警(FCW)、交叉路口碰撞预警 (ICW)和闯红灯预警(RLVW)三个典型应用场景,对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 析进行了技术探索。 5GAA 的 STiCAD 项目、中国汽 车工程学会的 T/CSAE 53 标准、汽标委的预警类应用技术要求和试验方法,以及 C-NCAP 2024 版 测试规程中的相关场景。本研究还对 V2X 预警类应用进行了分类,分为安全类和效率类应用,并 指出安全类应用与功能安全的相关性更大,因此本研究以安全类的三个典型应用场景为目标展开 分析。 在功能安全分析方法论部分,本研究基于 GB/T 34590 闯红灯预警(RLVW)应用,分别进行了相关项定义、潜在危害识别、ASIL 分析等工作,提出了 针对安全目标的功能安全要求。 在总结及展望部分,建议以本研究为开端,将 GB/T 34590 的功能安全分析方法拓展至 V2X 系统。 本研究的主要结论为:QM 级别的功能安全设计能够满足 V2X 预警类应用的需求。 2 / 32 Executive Summary This study conducts a systematic
    10 积分 | 34 页 | 3.26 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025大模型时代:类脑智能赋能电力应用场景的新模式研究报告

    10 积分 | 51 页 | 4.48 MB | 5 月前
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  • pdf文档 园区ESG及绿色运营白皮书

    10 积分 | 102 页 | 11.83 MB | 4 月前
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  • pdf文档 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书

    智慧停车发展及智慧停车系统 白皮书 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会智能网联基础设施 标准工作组(SAC/TC426/WG8) 2022 年 7 月 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 致 谢 在住房和城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化 技术委员会智能网联基础设施标准工作组(SAC/TC426/WG8)开展了《智慧停车发展 及智慧停车 关行业内领导和专家的悉心指导,并给予了建设性的意见和建议,在此致以衷心的感 谢。 指导专家 张永伟 马 虹 陈山枝 曾 澜 马春野 葛雨明 指导单位 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会(SAC/TC426) 主编单位 中国电动汽车百人会、华为技术有限公司 参编单位(排名不分先后) 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司;北京百度智行科技有限公司;中国信 晋 李松哲 高 杰 耿庆官 王 偲 毛 旭 郝建霞 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 前 言 当前,我国正处于城市加速发展和社会经济的转型时期,2021 年末常住人口城 镇化率已达到 64.72%,城市数量达 687 个。一些城市迅猛增长的汽车保有量引发城 市交通拥堵、商业区及居民区停车难等问题,影响正常的交通道路通行和城市建设。 其中,停车资源不足便是主要问
    10 积分 | 43 页 | 1.73 MB | 5 月前
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  • ppt文档 中国制造业国际化:趋势、风险及应对

    及应对 中国电子信息产业发展研究院 工业经济研究所 二 O 二五年四月 中国制造业国际化:趋势、风险 ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 新能源汽车:产业生态国际化 关键矿产:竞争愈发激烈 动力电池:国际化投资热情高涨 光伏:全球造,全球卖 纺织:全球需求不足影响国际化
    10 积分 | 10 页 | 1.22 MB | 5 月前
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  • ppt文档 智慧口岸行业市场发展前景及投资研究报告

    中商产业研究院编制 智慧口岸行业市场发展前景及投资研究报告 口岸是一个国家对外交往的门户。经过近十年的发展,我国口岸的电子化建 设已取得较大成绩,信息互通、数据共享的问题已经得到较好的解决。目前,智 慧口岸已被部分城市纳入其智慧城市发展规划。 当前,我国对外开放口岸增加,口岸经济活跃,口岸提速降本增效刻不容缓, 智慧口岸建设势不可挡。 前 言 Introduction 智慧口岸概况 智慧口岸概况 01 01 智慧口岸行业驱动因素 02 02 目 录 CONTENTS • 口岸的定义及分类 • 智慧口岸的定义 • 智慧口岸产业链 • 政策引导支持智慧口岸发展 • 智慧口岸已纳入智慧城市发展规划 • 对外开放口案增加经济活跃 • 新兴科技推动智慧口岸发展 • 高等教育为行业发展提供人才支撑 智慧口岸行业现状分析 03 03 目 录 CONTENTS • 入境人员数量持续增长 水运口岸货物吞吐量增加 • 智慧口岸设备及系统 智慧口岸概况 口岸的定义及分类 智慧口岸的定义 智慧口岸产业链 口岸的定义及分类 6 口岸是一个国家对外交往的门户。每个主权国家在口岸上都设置有检查检验机关。我国口岸可分为水运口岸、 公路口岸、铁路口岸和航空口岸。 资料来源:中商产业研究院整理 分类 介绍 水运口岸 国家在江河湖海沿岸开设的供货物和人员进出国境及船舶往来挂靠的通道。 公路口岸
    10 积分 | 45 页 | 5.29 MB | 5 月前
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  • ppt文档 携程AI平台及客服机器人(28页PPT)

    携程 AI 平台及客服机器人 分享人:于磊 1 携程 AI— Democratize AI 2 携程客服机器人 & 知识图 谱 3 携程小诗机 4 Q&A 目录 CONTENTS Democratize AI 共赢、高 速创新 下一代的 OTA 用户体 验 合作、互补、共享 AI 的民主化—携程 AI 接入平台 智能 导购 自然 语言 语音 天气查询 交通方式 插科打诨 订单咨询 发票咨询 返现优惠 闲聊 分词 命名实体识别 相似相关词 句法依存分析 语义理解 文本聚类 文本分类 算法 Naive Bayes Word2Vec CRF SVM CNN RNN BI-LSTM+CNN 携程小诗机 4 Q&A 目录 CONTENTS 携程小诗机 Input: 景点写诗 城市写诗 天气、季节 心情 照片写诗 人名写诗 格律: 宝塔诗 律诗 绝句 性别及表情 识别: 严肃; 青年男性 ; 景物识别 & 成诗: 红楼; 梅花; 携程小诗机 Input: 景点写诗 城市写诗 天气、季节 心情 照片写诗 人名写诗 格律: 宝塔诗 律诗
    20 积分 | 27 页 | 8.50 MB | 1 天前
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  • pdf文档 具身机器人行业现状及未来趋势分析2025

    具身机器人行业现状 及 未来趋势分析 CONTENTS 目 录 当前研发状态 01 应用现状 02 未来发展方向 03 商业化挑战与突破点 04 投资逻辑建议 05 总结 06 01 运动控制进展与瓶颈 运动控制基础行走抓取已实现,动态平衡复杂地形适应 受限,如宇树科技春晚表演机器人在复杂舞台环境中需 多次调整才能稳定行走。 运动控制技术瓶颈制约应用场景拓展,复杂环境适应性 造、物流配送等领域应用更加广泛,满 足多样化需求。 短期技术目标 2028- 2030年实现类人环境认知图灵测 试、多机协作5台以上协同误差<5%,拓 展应用场景。 中期技术突破将推动机器人在复杂场景 如智能工厂、智慧城市等领域深度应用, 提升智能化水平。 中期技术展望 2030+脑机接口融合,神经拟态芯片普 及,能耗降至人类基础代谢水平,实现 机器人与人类深度融合。 长期技术愿景将使机器人成为人类生活
    0 积分 | 25 页 | 2.94 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI 大模型在金融行业的应用前景及潜在影响分析

    2024-10 INTERNATIONAL FINANCE AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 :姚泽宇,中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ;苏杭,中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要:当前,金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状,并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 应用现状,并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨,动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为,监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险;同时,针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词:AI 大模型;金融行业;大数据;金融 风险 中图分类号:F832 当前,金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节,而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度,大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理,以及中后台 运营支持等环节;从业务场景角度,各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 (一)落地应用现状 :当前大模型在金融 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前,国内外各类金融机构正在积极探索大
    10 积分 | 17 页 | 1.04 MB | 1 天前
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