DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025“机器能思考吗? ”。这个问题激发了人们 无尽的想象 , 同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形 在这篇论文中 ,图灵提出了鉴别 机 器是否具有智能的方法 ,这就是 人 工智能领域著名的“图灵测试”。 如图所示 ,其基本思想是测试者 在 与被测试者(一个人和一台机 器) 隔离的情况下 ,通过一些装 置(如 键盘)向被测试者随意提 问。进行 多次测试后 ,如果被测 试者机器让 平均每个测试者做出 文本生成、 意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务 ,请选择通用大模 型 3.4 大模型的分 类 大模型是基于 Transformer 架构的 ,这种架构是一种专门用于自然语言处理的“编码 - 解码器”架构。 在训练过程中 ,大模 型将输入的单词以向量的形式传递给神经网络 ,然后通过网络的编码解码以及自注意力机制 ,建立起每个单词之间联系的 权 重。大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单 Gemini Gemini 是谷歌发布的大模型 , 它能够同时处理多种类型的数据和任务 , 覆盖文本、 图像、 音频、 视频等多个领域。 Gemini 采用了全新的架构 ,将多模态编码器和多模态解码器两个主要组件结合在一起 , 以提供最佳结果 Gemini 包括三种不同规模的模型: Gemini Ultra 、 Gemini Pro 和 Gemini Nano , 适用于不同任务和设备。10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 10 月前3
AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南AI“脑细胞”之间的协作效率,响应速度提升 50% 2.功能模块:你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块,满足从日常生活到专业领域的全场景需求: 模块 1:基础版(V3)——效率倍增器 适用人群:学生、白领、自媒体创作者 核心技能: ⚫ 文案生产:3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案(带 Emoji 和话题标签) ⚫ 知识管家:自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 块国产昇腾芯片就能训练专业模型,大学生也能参与 AI 开发 2.手机端运行:1.5B 压缩版模型在千元机上流畅运行,山区医生可用 AI 辅助诊断 三、安装与使用全攻略 1.多端部署指南:全平台无障碍接入 DeepSeek 提供网页版、APP、微信小程序、电脑版四大入口,满足不同场景需求: ①网页版(零门槛即用) 访问方式:浏览器输入`https://chat.deepseek.com` 特点: 数据提取:从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南:超过 50 页的长文档建议拆分处理,避免解析超时 3.常见问题速查 Q1:为什么联网搜索时断时续? 原因:服务器负载过高或网络波动 解决方案:避开晚高峰使用,或切换至深度思考模式本地处理 Q2:如何导出对话记录? 操作路径:网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown”10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 10 月前3
浙江大学-DeepSeek模型优势:算力、成本角度解读2025对信息数据进行计算,实现目标结果的能力” ■ 传统算力:信息计算力 ■ 现代算力:信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力:大脑 ( 可处理复杂逻辑,但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具: ■ 草绳、石子 ■ PC 时代:一个应用只需一台电脑,算力够 ■ 云计算时代:应用需要超过一台机器的算力,算力基本够 ■ 人工智能时代:算力开始不足,需大量高性能 Al 加速器 计算机算力的发展 人工智能大模型算力估计 ■ 人工智能大模型算力估计 ■ 1, 数据量 ( D ) >15* 模型参数量 ( N ) ■ 万亿模型 (N )=1000*109=1012 ■ 美国政府对我国的禁令 现成成熟算力: 2023 年禁止出口高端 Al 芯片 ■ A100 、 H00 、 H800 、 A800 等数据中心 GPU ■ 运力: 2022 年限制 Al 加速器的互联带宽 算力: 2024 年禁止台积电代工 7nm 工艺的国内芯 片 存力: 2024 年禁止 HBM 芯片 光刻机: 2024 年限制荷兰 ASML 出口 7nm 光刻机到 中国 时代背景:算力卡脖子10 积分 | 23 页 | 7.53 MB | 10 月前3
2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告为避免奖励模型的过度优化, 标准做法是在每个词元的奖励中添加与参考模型的KL惩罚项 23 DeepSeek-R1 技术剖析:GRPO 赋能RL-Scale ➢From PPO to GRPO: ➢ PPO的价值函数通常是与策略模型规模相当的独立模型,这带来了巨大的内存和计算负担。 ➢ 奖励模型通常仅对输出序列的最后一个词元分配奖励,导致逐词元价值函数的训练复杂化。 ➢ GRPO:无需像 𝑜𝐺},奖励模型为 每个输出生成奖励{𝑟1, 𝑟2, 𝑟3, … , 𝑟𝐺} 。随后,奖励通过减去组内均值并除以标准差进行归一化。结果监督将 归一化后的奖励分配给每个输出的末尾词元,并将所有词元的优势设为该归一化奖励; ➢ 基于过程监督的GRPO: 结果监督仅提供输出末尾的奖励,对复杂数学任务的策略指导不足 ➢ 对问题 q 和采样输出 {𝑜1, 𝑜2, 𝑜3, … , 𝑜 𝑟𝐺 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 1 , 𝑟𝐺 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 2 , … , 𝑟𝐺 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 𝐾𝐺 } 其中𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑗 是第 𝑗步的末 尾词元索引, 𝐾𝑖是第 𝑖 个输出的总步数。归一化后,优势值为后续步骤归一化奖励的累加和 DeepSeekMath https://arxiv.org/pdf/2402.03300 基于结果监督的GRPO优势值估计10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 10 月前3
华为昇腾DeepSeek解决方案DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化,性能提升 30% GRPO :群体进化的智慧筛选器 自我验证机制: AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA :空间压缩术 训练框架加速: 16 到 3 的量化压 缩, 通信降低 89% 推理加速:预加载,动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 及昇腾伙伴系列硬件 模组 / 小站 / 加速卡 / 服务器 / 集群 昇腾处理器 昇腾 310 系列 / 昇腾 910 系列 ... 应用使能 应用使能套件 / SDK AI 计算框架 PyTorch / TensorFlow / Caffe...... NV 系列硬件 模组 / 加速卡 / 服务器 / --> 集 群 NV 处理器 Ampere 系列 / Hopper 系列 .. 图引擎 MT 、 KS 自定义图融合 Pattern 类库 / 模板 XF 自定义切分策略 集合通信库 TX 、 MT hash 算法自定义调优 通用编程 KS 自定义算子开发 毕昇编译器 | Runtime 运行时 开放硬件资源接口,满足开发者对模型开发、系统优化、三方生态对接等各场景需求 算子加速库 开放 1600+ 基础算子接口、 30+ 融合算子接口,简化开发复杂度,提升开发效率0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 10 月前3
山东大学:DeepSeek 应用与部署RL DeepSeek 应用场 景 DeepSeek 的能力层级 • 1. 基础能力层 多模态数据融合与结构化理解 ,包括跨模态语义对齐(文本、 图像、 音频、 视频、 代 码、传感器数据统一语义) 和动态数据治理(解决数据缺失、 噪音干扰、 概念飘逸等) , 支持 200 多 种数据格式自动解析。 • 2. 中级能力层 领域问题建模与复杂推理 ,包括领域自适应学习(建立医、 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ,包括数字孪生仿真系统(构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等) 、 多智能体协同优化(将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为) 和元认 知调 控机制(实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为) 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ,包括概念空间探索(通过对抗网络探索新合金成分等) 、 范式转移预警(监控跨领域知识流、10 积分 | 79 页 | 6.52 MB | 10 月前3
英特尔-工业人工智能白皮书2025年版. 13 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 ..................................................................................................13 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 ................................. ........................................................16 2.1.3 英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 ......... 提取设备手册或标签上的文字信息,获取设备规格、 性能指标等关键参数。这些都能显著提升设备入库管 理的效率和准确性。 在设备运维管理方面,利用机器学习算法,对部署在 设备上的温度、压力、振动等各种传感器给出的监测 数据进行处理分析,实时监控设备运行状态,并可通 过模式识别算法检测数据中的异常,预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议,便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复,减少停机时间,提高0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 10 月前3
从智慧教育到智慧课堂:理论、规范与实践学生的发展性评价 基于大数据的科学研究 26 云计算 • 云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性,实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联, 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 互联网和智能移动 终端,进行教学创新,以期探索出具有南方科技大学实验学校特质 的信息化教与学模式。 配备 PAD 移动终端(板书、分 享、评价、展示) Windows8 操作系统、多点触控显示器 1. 构建新技术支持的全新教学环境 终端: IPAD 学习环境 学习环境: STEAM 学习实验室 STEM 学习实验室2 充分激活学生潜能与创意,促进数字技术和 个人制造的有效融合,让学生有更多的实践动手 智慧课堂 1:1 学习 可视化 共享服务 Client Application Client Application Client Application PC 服务器 keyboard, mouse, display, network connect Client OS / App Image Client OS / App Image10 积分 | 74 页 | 10.39 MB | 10 月前3
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