推理为中心的大规模强化学习 (GRPO) Large-Scale Reasoning-Oriented RL 基于规则的奖励 Rule-Based Reward 正确率奖励 格式奖励 反思数据 冷启动 Cold Start DeepSeek-v3-Base (671B) 双重验证 推理为中心的 RL 数学代码推理任务 流畅性奖励 正确率奖励 Intermediate Model (推理链可读性更强) RL 推理任务 – 规则奖励 (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 GRPO ，模型在 AIME 2024 等数学基准上取得了显著 提升，pass@1 从 15.6% 提高到 71.0%。此外，模型能够自发延长 推理链条，展现出更强的逻辑连贯性。 反思数据 冷启动 Cold Start DeepSeek-v3-Base (671B) 双重验证 推理为中心的 RL 数学代码推理任务 流畅性奖励 正确率奖励 Intermediate Model (推理链可读性更强)

至强® Max 系列处理器特点包括： 21 02 英特尔 ® 技术方案 仅 HBM 模式 支持在 64 GB 容量内的工作负载，并且能够按每核心 1-2 GB 的内存进行扩展，在系统启动 时，仅 HBM 模式不需要任何代码更改且不需要 DDR。 HBM 平坦模式 为需要大内存容量的应用程序提供灵活性，HBM 平坦模式提供了一个包含 HBM 和 DRAM 的 平坦内存区域，可用于每核心需要 OpenCV DL 流媒体处理器 • 训练后优化工具 英特尔® 系统启动工具包 英特尔® 系统启动工具包旨在帮助系统制造商和开发者在硬 件和软件层面上启动和优化新系统。这套包括调试、跟踪以 及功率和性能分析工具的集合，允许开发者快速调试和分析 整个平台中的硬件、固件、UEFI、BIOS、操作系统内核、 设备驱动程序等。英特尔® 系统启动工具包包含以下工具： • 英特尔® SoC Watch • 花费大部分时间的地方，英特尔® Geti™ 平台确保 了简化的流程，并在您选择标签的方式上给予了您一定的自由。 4. 训练 — 在标注了预定义数量的多媒体数据后，英特尔® Geti™ 平台会自动启动基于这些标注好的数据的模型训练。 完成第一轮训练后，英特尔® Geti™ 平台将自动开始对新的多媒体数据进行预测。 5. 优化 — 英特尔® Geti™ 平台使用 OpenVINO™ 工具包来优化模型，并通过在英特尔®

20GB 空间 ， 建议 使用 NVMe 固态硬盘 。 • 安装 LM Studio 客户端： 在官网 lmstudio.a i 下载对应操作系统的安装包 ，双击 运 行并按提示完成安装。 启动后 ， 点击右下角设置图标将语言改为简体中文。 • 加载模型： 自行下载获取模型 ， 下载到本地后 ， 点击左上方文件夹图标选择模型 目 录导入； 若不会找模型 ， 可在 LM Studio 的设置里

修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 Emoji 和话题标 签” 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径” 3.忽略背景 错误：“推荐旅游城市”→可能推荐南极科考站 修正：“预算 5000 元/3 天/亲子游，推荐 5 个国内城市并说明交通和住宿方案” 4

: 采用改进的有限标量量化 (iFSQ) 模块 , 结合自适应运动采样课程 , 提升了多模态运动轨迹的跟踪精度与 跨 场景泛化能力。 3: 设计流匹配轨迹生成优化方案 : 通过方向热启动、 噪声状态增强、 运 动学感知加权三大核心设计 , 保障了生成轨迹的物理合理性与类人化运 动特征。 4: 完成全维度仿真与真机落地验证 : 在 unit re eG1 平台完成多动态

E/deepseekv3 模型资源获取 推理环境调测 推理模型部署 推理模型测试 集群连通测试 推理镜像制作 纯模型测试 服务化启动 运行环境部署 Python=3.x, PyTorch =2.0 ENV_A Python= 3.x ENV_B 加速框架 Deepspeed | Mindspeed | MindIE