建起"感知-理 解-推演"的闭环认知体系，在多个场景下扩展智能边界。 ➢ 例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响，实 现更精确的多维度风险预判。 ➢ 强推理能力在全模态场景下 强推理模型监管和保证 – 语言模型抗拒对齐 从胡克定律到大模型的弹性（而抗拒对齐） 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布𝒑𝜽，而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布𝒑𝜽’回弹到预训练分布𝒑𝜽倾向，从而抗拒对齐; 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力𝑭和 长度变化量𝒙成线性关系，即：𝑭 = −𝒌𝒙， 弹力系数𝒌 ，弹力与其形变方向相反，表 量和预训练数据相关； ➢ 长度变化量𝒙：表示对齐前后的模型的变化，一般用KL散度刻画； ➢ 弹力𝑭：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； ➢ 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 模型弹性的理论解释 ◆ 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是： 利用模型对每阶段的数据进行联合压缩；

教育信息化与现代化发展水平评估 教育机构布局与教育经费调整 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 开放教育资源 来自与 IBM 和其他服务商的的 网络服务能够提供协作和生产 效率 基于虚拟桌面的课堂、实 验室和手机接入 弱功能客户机和移动设备为用 户提供便捷式接入系统 虚拟云服务：为分布式校 园和课堂提供集中式支持。 作为一种选择， IBM 可 以承担传递服务 开放资源和电子学习 & 电 子档案袋、课件、内容和 服务 商务智能为学生绩效提供新的 视角 利用开放资源，虚拟旧计

MTP 模块独占一个 Transformer Block 和一个投影矩阵 • 多个 MTP 模块串联保持完整的因果关系链 ② 训练策略 • 每个 MTP 模块输出预测 token 的概率分布 • 每个 MTP 模块计算对应的交叉熵损失函数 • 多个 MTP 模块的损失函数加权平均得到最终训练目标 ③ 关键作用 • 提升每批训练数据的使用效率 ，强化训练信号 • Huawei Proprietary - Restricted Distribution 昇腾硬件使能 Ascend Runtime 模型训练：算网 / 算存深度协同是大模型分布式并行训练的基 础 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 自适应选择性重计算、内存碎片优化、 … 模型训练：应用使能软件加持， MFU 领先、线性度持平 NV 模型训练最优 = 单机执行最优 + 集群并行最优 + 中断时间最短 软件层分布式并行 充分调度算力资源 提供分布式加速库，内置主流 加速算法，满足各类模型加速 场景 Ascend C 编程语言 + Runtime 开放接口 算子库 低阶二进制算子库

考试改革：部分省份允许携带 AI 助手参加职业资格考试 ③经济形态 ⚫ 零边际成本创业： 个人开发者通过 DeepSeekAPI，3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济： 非洲初创团队基于开源模型开发农业咨询 AI，成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险： ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断：掌握提示词工程的人群收入差距扩大 年机器人将具备“触觉-视觉-力学”联觉（如凭触感判断水果成熟 度） 技术普惠： 1. 盲人通过触觉反馈装置“观看”电影 2. 工厂质检员用 AR 眼镜识别 0.01mm 级零件缺陷 ③分布式群体智能 ⚫ 区块链+AI：建立去中心化训练网络，数据贡献者可获得智能代币 ⚫ 联邦学习突破：医院间共享医疗模型但不泄露患者隐私 案例实证： 10 万部手机联合训练出地震预警模型，准确率超专业设备

可能会编造不存在的 细 节或人物； 在进行科学知识讲解时 ， 给出错 误的 理论或数据。 其产生原因主要包括： 模型训练数据存在偏差、 不完整或错误 ， 导致在学习过程中引入了不准 确 的信息； 模型基于概率分布生成内容 ， 在某 些情 况下会选择一些看似合理但实际错误的路 径。 大 模型幻觉会影响信息的准确性和可靠性 ， 在信息 传播、 学术研究等领域可能带来不良影响。 因此， 在使用大模型时 ， 需要对其输出内容进