DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 压缩版模型在千元机上流畅运行，山区医生可用 AI 辅助诊断 三、安装与使用全攻略 1.多端部署指南：全平台无障碍接入 DeepSeek 提供网页版、APP、微信小程序、电脑版四大入口，满足不同场景需求： ①网页版（零门槛即用） 访问方式：浏览器输入`https://chat.deepseek.com` 特点： ⚫ 无需下载，支持文件上传（PDF/Word/图片） ⚫

会 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 这次会 议汇 聚了众多杰出的科学家和工程师 ，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、 研究方法和应用场景展开。 与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、 算法和技术， 以及其在各个领域的应用潜力。 他们共同认识到 ，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 1.2 人工智能的诞 生 在这次会议上 大泛化能力 ，可在不 进行微调或少 量微调的情况下完 成多场景任务 ， 相当于 AI 完成 了“通识教育” 行业大模型 L1 是指那些针对特定行业或领域的大 模型 。 它们通常使用行业相关的 数 据进行预训练或微调， 以提高 在该 领域的性能和准确度，相当 于 AI 成 为“行业专家” 垂直大模型 L2 是指那些针对特定任务或场景的大 模型 。 它们通常使用任务相关的 数 据进行预训练或微调， 题的过程 通用的大语言模型（ LLM ） 可能直接输出简短答案（如” 180 英里”） 推理模型的特点在于显式展示中间推导过程 3.4 大模型的分 类 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长

异构计算架构： CUDA 互联技术： NV Link AI 芯片： NV 、 AMD • DS 对强化学习的创新使用， 可以让大模型便捷的获 得 通用性 + 专用性， 可以满足各应用场景需求 • DS 对通过从模型结构到训推全流程的极致工程优化， 大幅提升 AI 的计算效率， 提升模型落地经济性 • 中国 AI 公司首次以关键创新贡献者的身份加入到全 球 AI 竞争中，冲击美国 目 录 2 1 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 15 昇腾 AI 基础软硬件架构全面创新，使能行业场景化应用 行业场景化应用 视图分析、检索聚类、搜索推荐、自然语言处理、智能语音、自动驾驶 AI 计算框架 昇思 MindSpore PyTorch / TensorFlow / Caffe..... 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 类库 / 模板 XF 自定义切分策略

的潜力并确保训练稳定性，DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替迭代 流程：“监督微调（SFT）→ 强化学习（RL）→ 再次 SFT → 再次 RL”，有效解决了传统强化学 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 ➢ 强大的自验证和长链推理能力：并非预先设定好的，而是在RL训练中自主涌现出来的 ➢ 自验证是指模型在生成最终答案之前，会先主动地验证自己的中间推理步骤是否正确。这就 像一 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论：Kimi

相较于发达国家，中国制造企业的 AI 应用率相对较低，大约在 11% 左右。Gartner 预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使 用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们认为工业 AI 有望成为推动工业 4.0 和智能制造发展的关键力量。 1.1 工业 AI — 市场规模与增长潜力 03 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 AI 技 速代码生成，减少错误。 • 优化产品结构与应用模拟：通过形态识别技术，将 产品外形及特征转化为数据，辅助设计师不断优化 迭代。利用收集到数据构建数字孪生产品模型，模 拟产品的各种实际应用场景，如正常操作、极限性 能、潜在故障等，预测产品性能表现，进一步指导 设计改进。 1.2 工业 AI 的应用范畴 04 01 工业人工智能 (AI) 行业观察 生产过程管控 在生产过程管控方面，AI 强大的泛化能力。大模型通过在大规模数据集上进行训练，学习到了丰富的知识和特征表示，从而具有强大的泛化能力， 能够有效处理多种从未见过的数据或新任务，甚至能处理一些与训练数据截然不同的任务。这使得大模型能应用于多种任 务和场景，具有广泛的适用性。 4. 灵活性和可定制性。大模型通常具有灵活的架构和可定制的参数，可以根据特定需求对通用大模型进行定制和优化。通过 微调 (Fine-tuning) 技术，预训练的大模型可以

再点击左上方搜索图标搜索 deepseek 选择模型。 注意参数规 模 不同 ，性能和硬件需求有差异。 例如 ， 1.5B 适合体验尝鲜 ， 7B 适合普通创 作及开 发测试 ， 8B 适合对内容要求更高的场景 ， 14B 适合专业及深度内容创作。 LM Studio+DeepSeek LM Studio 可以通 过 huggaface 下载 Deepseek 各种蒸 馏模型（ GGUF ） DeepSeek