five computers." ( 我想全世界只需要五台电脑 ) --Thomas Watson,IBM 创始人， 1943 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 大型机时代 1940- 1980 计算机算力的发展 大型机时代 PC 时 代 云计算时代 人工智能时代 1940- 1980 2000 2020 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 ■ PC 时代：一个应用只需一台电脑，算力够 ■ 云计算时代：应用需要超过一台机器的算力，算力基本够 ■ 人工智能时代：算力开始不足，需大量高性能

多语言对话等 ，能用于办公、 学习、 创作 等 场景 ，有网页版、 APP 、 微信小程序等使用方式。 3.6.2 国内的大模型产 品 和信息 n Kimi 大模型幻觉 ，也被称为 A I 幻觉 ，是指大型语言 模 型在生成内容时 ， 产生与事实不符、 逻辑错误 或 无中生有等不合理信息的现象。 比如在回答历史事件时 ， 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 音乐、 图像、 视频等 n AIGC 是人工智能进入全新发展时期的重要标志 ，其核心技术包括生成对抗网 络（ GAN ， Generative Adversarial Networks ）、大型预训练模型、多模 态 技术等 n AIGC 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 工具和系统的集成。此外 ， AI Agent 还需要不断地进行训练和优化 ， 以提高其智能水平和适应性。 因此 ，对于一些中小企业来说 ， A I Agent 的部署成本可能较高 ，但对于大型企业和对智能化要求较高的企业来说 ， AI Agent 带来的价值可能远超其成本 6. 基于大模型的智能 体 n RAG 和智能体 RAG 在运行效果上 ， RAG 在处理一些需要 大 量知识支持的任务时表现出色

Data的设计，激活模型的内部本身的 推理能力 ➢ Reward Model 的一些尝试如PRM，会遇到reward hacking, value 不准，难以泛 化等问题 37 技术对比讨论：蒸馏 vs 强化学习 ➢ 大型模型虽然性能强大，但是也存在着一些局限性，例如计算资源消耗过高，部署和使用门槛较高等。 ➢ 模型蒸馏：将一位经验丰富的老师的知识传递给一个年轻的学生，让其在较短的时间内掌握复杂的技能。 ➢ DeepSeek Resist Alignment, https://arxiv.org/abs/2406.06144 审计对齐 Deliberative Alignment Challenges: (1) 当前的大型语言模型（LLMs）容易被诱导泄露有害内容；(2) 拒绝合法请 求（过度拒绝）；(3) 仍然容易受到越狱攻击。 原因： ➢ LLMs 必须使用固定的计算资源即时响应用户请求； ➢ 当前的对齐

分 析。在工业应用中，大模型能同时处理包括设备运行 数据、业务数据和管理决策数据在内的多种数据类 型，为企业的运营和决策提供更为全面和精确的数据 支持。 工业大模型，是指在工业生产中使用的大型模型。工业大模型在满足大模型技术基本特征的同时，具备在各个工业领域及工 业各环节进行应用的能力，或在工业装备、软件等融合中赋能的模型。 相较于工业专用小模型而言，工业大模型泛化性强，可以单模型应 工具套件发行版一个开源工具包，它 加速了 AI 推理，降低了延迟，提高了吞吐量，同时保持了 准确性，减少了模型占用空间，并优化了硬件使用。该工具 包用于简化了 AI 开发和深度学习在计算机视觉、大型语言 模型 (LLM)、生成性 AI 等领域的集成，包含以下工具： • 模型优化器 • 深度学习工作台 • 推理引擎 • 部署管理引擎 • OpenCV DL 流媒体处理器 • 训练后优化工具 理的效率。部署到独立 GPU 上时，这些经优化的模型 可以利用 GPU 的并行处理能力，从而加快推理。最新版本的 OpenVINO™ 2024.3 通过增加更广泛的模型支持、减少内存 占用以及为大型模型引入其他压缩技术进一步提升推理性能。 丰富的算力平台和软件工具包支持灵活的将异常检测方案部署在英特尔® 集成显卡和独立显卡上，满足用户满足客户对于不 同部署场景、不同性能和成本的需求。 42