“下面这段 Python 代码运行缓慢，请解释问题并提供两种优化方案” 2.内容润色： “将这段话改为李诞脱口秀风格，加入谐音梗和反转” 3.流程拆解： “分三步解释如何拍摄星空照片：设备准备→参数设置→后期处理” 五、全民生产力革命 1.高频场景：AI 赋能日常生活 DeepSeek 通过技术普惠，正在重塑个人与组织的生产力模式，以下是三大用户群体的 典型应用场景： 还原失传技艺，如成功复现唐代青瓷秘法 ②星际探索联盟 地外智能体：搭载 DeepSeek 的探测器可自主分析火星地质，决策效率提升 1000 倍 宇宙语言库：构建跨物种沟通系统，为接触地外文明做准备 ③意识融合实验 ⚫ 记忆上传：临终患者可将人生经历转化为 AI 数字生命 ⚫ 伦理边界：立法禁止“完全意识复制”，保留人类独特性 七、未来演进展望 1.技术演进：突破物理法则的认知革命

u m t a M O u 下载 Ollama u 运行 Ollama u 运行 Ollama run deepseek-r1 O llama LM Studio 本地部署 • 前期准备： 确保设备满足一定硬件要求 ， 显卡需 GTX 1060 （ 6GB ） 及以上 ， 推荐 RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 16GB 及更高； C 盘剩余 20GB

(Rule-based Reward) 通用任务 – 偏好建模 (Reward Model) 17 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 ➢ 冷启动 Cold Start ➢ 数据准备：few-shot long cot data, 详细带反思和验证的数据集 ➢ 双重验证：由人类注释者和 R1-zero 生成的高质量链式思考 （Chain-of-Thought, CoT）数据，部分样本长度达到 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot ➢ 四个阶段 Pretraining -- SFT -- Long-CoT SFT – RL ➢ RL Prompt Set Curation RL 问题的准备 ➢ Diverse Coverage: 涵盖STEM \ coding \ general reasoning 的数据 ➢ Balanced Difficulty: 涵盖不同的complexity

， 部分高级模型还会使用强化学习进行优化。 例如 ， ChatGPT 和 Claude 使用 人类 反馈 强化学习（ RLHF ） 让模型的回答更符合用户期望 ，更好地选择符合人类偏好的答案 数据准备成本高 需要收集、 整理和标注大量特定领域的数据 ，这是一个 耗 时费力的过程 4.4 本地部署大模型方 案 模型微调主要是指令微调 ，指令微调包括两个阶段： 监督微调和强化学 习 监督微调 DeepSeek 开源模型在执行科研任务中的能力 ，这些任务涵盖从 数学到认知科学等领域 全球出版商 Wiley2025 年 2 月发布的一项调查显示 ，未来两年 内， 研究人员将普遍接受在准备论文、撰写资助申请和同行评议 等过 程中使用 AI 工具的做法 ，超过一半受访者认为 AI 在查阅 大量文 献、总结研究结果、检测写作错误等任务中优于人类 ， 72% 的

推理运行时 推理套件 框架推理 NEW NEW NEW 20 模型转换工具 实现训推一体的模型转换 一键式命令触发 三方框架 模型格式 昇腾处理器 模型格式 图准备 -> 图拆分 -> 图优化 -> 图编译 精度比对、改图工具 一站式调优工具，提升精度优化效率 性能优化、快速推理工具 一站式调优工具，提升性能优化效率 Nodes mapping

应用程序，跨越多种类型的架构，并使用包括在向量化、多线程、多节点并行化和内存优化 方面的最先进技术。使用英特尔® 至强® Max 系列处理器和英特尔® oneAPI，开发者可以轻松构建高性能、多架构软件，为 高性能计算做好准备。 适用于不同 AI 工作负载的灵活性 英特尔® 至强® Max 系列处理器提供了不同的内存模式，可根据工作负载的需求灵活配置： 英特尔® 至强® Max 系列处理器产品 处理器名称 处理器