的行为。 • 1. 数据蒸馏 在数据蒸馏中 ，教师模型生成合成数据或伪标签 ，然后这些数据用于训练学 生 模型。 • 2. Logits 蒸馏 在 logits 蒸馏中 ，学生模型被训练来匹配教师模型的 logits ，而不仅仅是 最 终的预测。这种方法保留了更多关于教师模型置信水平和决策过程的信息。 • 3. 特征蒸馏 特征蒸馏涉及将教师模型中间层的知识转移到学生模型中。通过对齐两个模 合规管理与报告生成 • 5. DeepSeek 赋能跨境贸 易 - 市场分析与需求预测 - 供应链优化与物流管理 - 跨境支付与汇率风险管理 - 合规管理与海关申报 - 多语言客户服务与沟通 - 贸易伙伴匹配与谈判支持 - 风险管理与信用评估 - 跨境电商营销与推广 谢 谢！ 2025.2.15

异构计算架构 CUDA Huawei Proprietary - Restricted Distribution A Ascend 16 计算架构 CANN 深度开放，使能高效灵活开发，匹配开发者使用 习惯 算子加速库 XF 结合场景差异优化 运行时 NV Runtime KS 直 接 发 起 Kernel Launch GE 图引擎 MT 、 KS 自定义图融合 Pattern 开放通信算子、平台接口，支持自定义通信算法，提升网络通信效率 GE 图引擎 开放图编译、图优化、图执行，支持自定义图融合，提升整网性能 深度开放 CANN ，一套架构使能昇腾原生开 发 对位 NV CUDA ，匹配开发使用习 惯 AI 框架 昇思 MindSpore PyTorch TensorFlow … TensorRT plugins &parser 通过昇腾模型 / 应用开发演示， demo 样例讲解，解答昇腾模型部署 DeepSeek 知识，快速赋能开发者掌握昇腾技术栈 根据业务开发诉求，通过场景化赋能，帮助用 户持续构建昇腾开发全栈能力，匹配业务发展。 高效掌握昇腾技术栈，提升业务创新能力 AI 计算使能服务 - 昇腾样例演示： DeepSeek 模型疑难解答，快速掌握昇腾技术 路线 • 昇腾 AI 软件栈软 件众多，各层紧

处理器 创新的芯片设计将专注于主要工作负载的 P-core（性能核）与专为多任务处理而建构的 E-core（能效核）相结合。英特尔® 硬件线程调度器可智能指示操作系统将适当的工作负载与合适的内核相匹配。 硬件加速核英特尔® 锐炬® X 显卡成就出色的 AI 功能 大量的图形 EU 同样便于 AI 推理，可提高 AI 工作负载常用数学运算的并行程度。该平台还通过英特尔® 深度学习加速技术 （英特尔® 技术方案 主要特性 性能和效率 • 英特尔® 7 制程工艺 • 多达 14 个核心和 20 个线程，具有高性能混合架构 • Intel® Thread Director6 使您的核心与工作负载相匹配 • 高达 24 MB Intel® 智能缓存 确定性实时性 • 利用英特尔® TCC 进行实时计算 • 支持时间敏感型网络 (TSN) • 通过英特尔® PLL 锁相环技术，可锁单 P 核或者 Boost 4 等众多计算引擎协同加速边缘 AI 推理，同时减少对独立加 速器的需求，帮助降低系统复杂性和成本。 此外，该款处理器支持英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具 套件，可为工作负载匹配合适的计算引擎，从而提高 AI 性 能，并能够通过跨架构编程功能和自动计算引擎检测，帮 助简化 AI 工作流程。OpenVINO™ 还为 TensorFlow*、 PyTorch* 和 ONNX

自行采购和 管理各 自的计算资源 ， 一个学校内可能存在多个小型计 算集群。 赛尔网络的一份报告显示 ，全国近 2000 所高等 学校中， 91.6% 的高校未建设校级算力平台。 这显然难以匹配大 模 型时代的要求 ，容易出现算力资源分散管理、 忙闲不 均、 共享不畅等问题 ，拖慢科研成果产出效率 大模型的技术栈复杂。 即使是目前广 受欢迎的 DeepSeek ， 在业界看来 ， 的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过 训练模型和大量数据的学习 ， AIGC 可以根据输入的条件或指导 ，生成与之 相 关的内容。例如 ，通过输入关键词、描述或样本 ， AIGC 可以生成与之 相匹配 的文章、图像、音频等 n AIGC 技术不仅可以提高内容生产的效率和质量 ，还可以为创作者提供更多的 灵感和支持。在文学创作、艺术设计、游戏开发等领域 ， AIGC 可以自动创 作出高质量的文本、图像和音频等内容。同时 资源生成与适配 多模态教学： 文生图、 文生视频技术让抽象知识 变得可视化 本地化适配： 大模型能针对不同地区、 教材版本 动态调整教学内容 ，确保与教学大纲精准匹配 教师视角： 工具能节省时间 ，但不能让人完全省 心。 教师需要学会与 AI 协作 ， 比如通过优化提 示 词 ，让大模型生成更贴合教学场景的内容 备注： 本部分内容来自对网络资料的整理