OpenAI同级推理性能"的表现震动全球时，教育行业率先成为这场AI技术平权浪潮 的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 同、生态化特点：

假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学习该领域科学文献，通过高维向量空间的位置 关系分析不仅能捕捉材料结构、属性、元素周期表 等抽象概念，还能发现隐藏的结构-属性关系，从而 找到新的热电材料[14]。利用人工智能技术捕捉人类 未充分探索领域的隐性联系，从而形成新的知识结 构，推动学科知识创新，是一种科学发现模式的创 新，开启了科学知识创新的新途径[15-16]。

而人类则通过提供反馈和优化输出来实现持续 改进，从而提升整个组织的集体智慧。 实现自主智能供应链 10 自主化征程： 当下现状与未来十年 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自 主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 的、微小的改进，而无法创造新的企业级价值。 反之，若能聚焦于供应链必须达成的关键成果， 并致力于实现全新方式的人机协作，则有望引领 一场全面重塑。 通过奠定坚实的数据基础、投资技术赋能， 并提升员工能力，企业将拥有开启持续价值创造 征程所必需的基础设施。更重要的是，自主化智 能系统提供了推动供应链超越传统职能范畴的 契机，进而实现整个业务端到端的彻底重塑。 实现自主智能供应链 26 实现自主智能供应链

稳定性危机：DAU 快速攀升，尤其在版本更新或大型活动期间，流量洪峰使老旧实例不堪重负， 频繁出现服务抖动，运维团队疲于应对突发故障，游戏口碑面临风险。 成本与弹性失衡：传统服务器架构难以在业务高峰（如新赛季开启）与低谷期之间实现资源的 敏捷伸缩，既无法保障高峰体验，又在低谷期造成资源闲置与成本浪费。 解决方案： 为应对上述挑战，真有趣采用阿里云基于英特尔 ® 至强 ® 6 处理器的 ECS g�i 实例构建高性能游戏 攻防互动系统，已部署在 ECS g�i 平台上，可为 AI 推理带来最高达 3.3 倍 的性能提升，并 将每瓦性能提升高达 1.7 倍。 �� 结语 05 自 2009 年起，阿里云与英特尔就已开启深度技术合作，强化软硬协同和性能挖掘。作为阿里云核心 计算产品，ECS 实例已历经十五年商业化历程。至今，双方合作深度贯穿至强 ® 处理器家族历代产品 迭代和演进，持续为云计算算力升级提供底层支

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（7个月前） n 缓解手段：联网搜索 + 检索增强生成（RAG）  不改变模型，在外部建立索引，严格意义上不属于模 型更新的范畴  建议4：对于时效性较强的问题，确保AI助手的联网 搜索功能是开启的 -34- 认识大模型的局限性：偏见、隐私与安全 n 偏见  大模型的输出结果可能包含性别、种族、年龄、价值观、文化等偏见  核心原因： 训练数据中包含了偏见信息（比如西方的数据中反映西

inventions with artificial neural networks" THEROYALSWEDISHACADEMYOF SCIENCES Al 领域里程碑：研究者首获诺贝尔奖，开启智能科学新纪元 4/30 "for computational "for protein structure prediction" protein design" THE

生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初，独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 1981年，IBM推出了面向大众市场的IBM PC及其配套软件，该 里程碑事件标志着全新软件时代的开启。 IBM推出IBM PC及其配套软件，标志着智能软件研发行业进入了一个全新的大众市场时代，推动了软件技术的普及与应用。 高速发展期 2001-01-01~2021-01-01 2001年，来

最终输出表示关键点在图 像中的位置概率的热图, 并根据概率提取关键点. 考虑对同一物体执行不同任务时对应的关键点相似 但动作可能截然不同, KITE 使用大语言模型从指 令中提取任务类型 (如抓取、放置、开启、关闭), 并 将锚定模块所得关键点与任务类型输入至动作生成 模块中, 得到完成整个任务所需的动作序列. 实验 表明, 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法,

发挥重要作用，帮助企业提高决策效率，降低项目风险，实现成本 效益的最大化。 9.1 项目启动与团队组建 在项目启动阶段，首先需要明确项目的目标和范围，确保所有 相关方对项目的预期达成一致。通过召开启动会议，邀请项目发起 人、核心团队成员及其他利益相关者参与，确保项目目标、时间表、 资源配置和风险管理的初步规划清晰传达。启动会议的关键内容包 括项目背景介绍、目标设定、初步预算安排以及各参与方的角色与