Apple 提出 LLM 并非真正的推理系统 怀疑论 2023-2024 年，推理能力突破性进展： • OpenAI o1/o3 在数学和代码推理任务上的卓越表现 • 开源大模型 DeepSeek-R1 在 MATH 基准上达到 87.2% 的准确率 横空出世： OpenAI o1/o3 、 DeepSeek- R1 等 o1 在数学和代码问题上的水平大幅提升 moment” 这种深度推理能力是如何实现的？是单纯的规模扩展结果，还是有其他关键因素？ 2023-2024 年，推理能力突破性进展： • OpenAI o1/o3 在数学和代码推理任务上的卓越表现 • 开源大模型 DeepSeek-R1 在 MATH 基准上达到 87.2% 的准确率 横空出世： OpenAI o1/o3 、 DeepSeek- R1 等 1. 早期的大模型推理能力不足

在1月27日登顶第一名；截止1月30日，DeepSeek在 168个国家位居下载榜第一名 • DeepSeek-R1-Zero：一种通过大规模强化学习（RL ）训练的模型，没有监督微调（SFT）作为初步步骤， 展示了卓越的推理能力。通过强化学习，R1-Zero自然 而然地出现了许多强大而有趣的推理行为；但是，遇到 了可读性差和语言混合等挑战 • DeepSeek-R1：为了解决这些问题并进一步提高推理 性能，DeepSeek团队引入了 DeepSeek-R1 MoE 671B 37B DeepSeek-V3 MoE 671B 37B 模型参数量：显存占用 激活参数：推理速度 -8- DeepSeek出圈原因分析 1. DeepSeek-R1的卓越性能表现 2. DeepSeek-V3的超低训练开销 OpenAI奥特曼：“DeepSeek是一个令人印象深刻的模型，但我们相信我们会继续开拓前 沿并推出出色的产品，所以很高兴能有另一个竞争对手。”

为关键的差异化优势。一些企业将由此进入持续 改进的良性循环，而另一些企业则可能因财务能 力所限而陷入停滞不前的恶性循环。为有效分配 资源，供应链高管应采用“以终为始”的视角，构 想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何 为卓越？”，从而明确团队应如何协同达成这一 目标。 我们的研究显示，企业普遍将网络安全、云计 算与SaaS平台、RFID与物联网等先进传感器，以及 供应链数字孪生模拟平台视为自主化的关键赋能技 提供从战略路线规划到系统构建，从日常 运营到持续优化等全方位的支持。我们的综合解决方案涵盖了流程重塑以发掘高价值机遇、构建现代 化数据基础、运用智能体架构，以及提升员工技能，从而推动可持续增长和卓越运营。 流程重塑以发掘高价值机遇：我们采用360度全方位流程重塑方法，帮助识别并优先处理特定流程 与用户画像，从而减少阻力、简化运营。 构建现代化数据基础：我们的团队将与您携手构建具备先进计算能力的数据基础设施，以支持快速

智慧能源 智慧数据 舒适 办公 环境 智能 分析 人身 资产 安全 高清 监控 高效 信息 通信 管控 移动 管理者 CIO 统一架构 平台 支撑企业卓越运营 符合未来 信息化发 展趋势 智慧建筑 / 园区建设需要从多角色多维度综合考虑业务需 求 IT 联动 物业 员工 大数据 集成通讯

编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业银行借助腾讯云大模型知识引擎的能力，率先在企业微信上线基于

了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 力上，更是展现出卓越的成效。 合成数据的应用，不仅有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足 等方面的挑战，更为开发出更加健壮、可靠且公平的大模型奠定了坚实基础。具体而言，合 成数据尤其适用于那些数据 模，在自然语言理解、知识问答、代码生成、数学推理等多个核心能力上实现对GPT-3.5的 超越，同时在与Qwen2-7B、Phi-3.5、GLM4-9B、LLaMa3-8B等国际知名模型的对比中脱颖 而出，展现了其卓越的“以小博大”能力，进一步巩固了面壁智能在端侧AI领域的领先地 位。这一系列创新成果不仅体现了技术实力的飞跃，更为端侧AI模型的广泛应用与深入发 展奠定了坚实基础。 （5）更长的上下文 大模 体包括：可以识别同业保 单、能够听懂方言、说话自然、友好的数字人和硬件机器人形象等。 3.2.1.1 多层次大模型构建 �� 不同尺寸的大模型具有不同的性能及成本。相对来说，千亿级模型具备卓越性能，但 成本及数据需求高；百亿级模型则在保持较高性能的同时，成本更为可控；而更小尺寸的 模型则适用于特定任务，部署灵活且成本最低。因此，在具体应用选型时，保险公司应根据 自身实际情况，评估业

通过上述架构和技术的综合应用，DeepSeek-R1 大模型在工 程造价领域展现出了强大的预测能力和广泛的应用前景。 2.2 数据处理能力 DeepSeek-R1 大模型在数据处理能力方面表现卓越，其核心 技术在于高效的数据清洗、集成和转换能力。首先，模型具备强大 的数据清洗功能，能够自动识别并处理缺失值、异常值和重复数据， 确保数据质量。通过集成多种数据源，包括结构化数据和非结构化 管理者做出更加科学的决策。例如，模型能够自动生成每周的成本 分析报告，涵盖原材料、人工、设备等多个方面，使得管理层能够 及时了解成本动态，做出相应调整。 通过上述措施，DeepSeek-R1 大模型在多个实际项目中展现 了其卓越的成本控制能力，不仅有效降低了项目成本，还提高了整 体投资回报率。以下是一些具体数据展示：  材料成本节省：12%-18%  设备利用率提升：15%-25%  项目总成本降低：8%-12%

.........................................................151 1. 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型在诸多领域展现 出卓越的潜力，特别是在医疗行业。这些模型通过对大量医疗数据 的学习与应用，不仅能够提高医疗服务的效率，还能够助力医生进 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 出其在医疗场景应用中的巨大潜力。 首先，大模型展现出卓越的学习能力，能够有效分析和处理海 量数据。与传统模型相比，大模型在训练过程中利用更深层次的网 络结构，提高了特征提取的多样性和准确性。尤其是在医疗领域， 模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等，

代，利用新兴算法和技术，提升视频智能挖掘的效率与准确性，以 应对不断变化的公共安全挑战。 3.3.1 深度学习模型 在公共安全的 AI 模型选择中，深度学习模型因其在图像和视 频分析方面的卓越性能而被广泛应用。深度学习模型能够自动提取 特征，通过训练大量数据，实现对复杂场景的理解与识别。对于视 频智能挖掘，深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、长短 期记忆网络（LSTM）、视频分类网络（如

Jenkins 或 GitLab CI，可以自动化构建、测试和部署过程，提高开 发效率并减少错误。 通过上述方案，前端开发不仅能够提供高质量的用户界面，还 能确保智能体的稳定性和安全性，为用户提供卓越的使用体验。 7.1 用户界面设计 用户界面设计是前端开发中至关重要的一环，它直接影响到用 户体验和产品的可用性。在设计过程中，我们应遵循简洁、直观和 一致性原则，确保用户能够快速上手并高效完成任务。首先，界面