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 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处 赋能的方案，大幅提升了车身漆面缺陷的检出率和检测效率，满足生产线的快速节拍需求。 汽车零部件和整车的性能，不仅关乎驾驶性能和体验，更关乎生命安全。因此，必须保证汽车零部件完好无缺陷， 整车装配高度精准可靠，确保每一个部件都符合严格的安全标准。 例如，轮毂是汽车的重要组成部分，其质量直接关系到汽车的安全性和使用寿命。在轮毂的生产制造中，容易产生 划痕、擦伤、气孔、毛刺、喷涂不到位、黑点等外观缺陷。 要 专业的人才支持。包括技术研发、算力资源投入、数 据采集与标注，以及市场推广与商业化扩展等方面都 需要专业的人才进行操作和管理。在技术壁垒方面， 数据处理难题、算力基础设施部署、商业落地的可靠 性等方面，都面临挑战。前期需求高昂的投入成本， 而项目的投入产出却难以清晰测量，也在阻碍了落地 应用的实施。 英特尔® 技术方案 02 13 02 英特尔 ® 技术方案

利用开放式学习工具对资源社区进 行管理  教师能够更加关注学习结果。  教育者开发并使用工具。  降低成本  集中化设施更加易于维护；  软件易于升级维护  基本可以放弃桌面端的支持需求。  提高可靠性、利用性和产出。  有能力运行最新的应用  控制、安全、集中放置。  当出现错误时可以无缝连接到空闲设备上；  教育者不必在纠结于技术问题 集中式架构 为在客户端和服务器之间提供

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 行仔细验 证和甄别。 3.6.3 主流大模型“幻觉”评测 3.7 大模型的应用领域 ，是一种结合检索技术和生成模型的技术框 架， 旨在提升模型生成内容的准确性和相关性 其核心思想是： 在生成答案前 ， 先从外部知识库中检索相关信息 ， 再将检索结果与用户输入结合 ，指导生成模 型 输出更可靠的回答。 简单地说 ，就是利用已有的文档、 内部知识生成向量知识库 ，在提问的时候结合库的内 容一 起给大模型 ， 让其回答的更准确 ， 它结合了信息检索和大模型技术 4.4 本地部署大模型方

2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座 • 极致性能、稳定可靠的 AI 集群 • 深度开放的平台和生态 • 极致的端到端性能效率优化 关注便捷、易用、性价比的平台 • 开箱即用的强化学习套件 • 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方

等模型下游和赋能应用兴起，确保模型AI系统准确应对不确定性，考虑物理规律下的人 类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库， 建立高度严谨的推理模型。 个体安全 ≠ 群体安全， 行为安全 ≠ 价值安全 安全复杂性和维度超出传统方法 ➢ 内生价值安全性：AI系统不仅需