电路芯片 设计流程 晶圆缺陷 检测 随着制造工艺提升，集成电路芯片制造的工艺线宽不断缩小，这将带来更复杂和更大规模的电路设计，传统 EDA 设计流程在应对设计规则复杂度、功耗及热管理、信号完整性等方面面临一系列挑战。 将 AI 技术与 EDA 工具相结合，在电路设计阶段，AI 可以自动识别和优化电路拓扑结构，通过深度学习模型预测 不同电路设计的性能指标（如功耗、速度、面积等），从而快 成电路设计中最为耗时的步骤之一，涉及到 芯片上数百万甚至数十亿个元器件的物理位置和连接。AI 技术可以在此阶段通过强化学习等方法，自动学习最优 的布局策略，实现快速而高效的布局布线，同时优化信号完整性、功耗和热管理等关键指标。 半导体晶圆制造过程极为复杂、精密，任何微小缺陷都可能影响芯片性能。晶圆中常见的缺陷包括表面的划痕、裂 纹、污染物、凸起，表面翘曲，切割瑕疵、晶体缺陷等。这些缺陷大多细微不易察觉，通常需要微米级甚至更小的 数据流加速器（Intel® Data Streaming Accelerator，英特尔® DSA）2.0 能够卸载数据传输和转 换操作，例如移动、填充、比较、循环冗余校验 (CRC)、 数据完整性字段 (DIF)、增量和刷新。 • 英特尔® 存内分析加速器（Intel® In-Memory Analytics Accelerator，英特尔® IAA）可以卸载内存压缩和解压 缩、扫描和过滤功能以及循环冗余校验。

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 理论或数据。 其产生原因主要包括： 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、 Deep Research 具有以下四大 核心技术： 学术裁缝 综合各种知识 ， 生成完美的报告 ，还附带文献引用 数据雷达 会自动 24 小时扫描全球知识库 知识拼图 能把零散的信息拼成完整的战略地图 6. 基于大模型的智能 体 逻辑推理 6. 基于大模型的智能 体 Coze( 扣子 ) 是字节跳动推出 的 新一代 A I 智能体开发服 务平台 6. 基于大模型的智能体 课堂是否具有不可替代性 等技能 ，成为“懂 AI 的教育者” 等 AI 无法替代的领域 因技术依赖而削弱自身的专业判断 教育的终极目标是培养“完整的人” 在这个 AI 迅猛发展的时代 ， 教师的价值就在于用人类的温度 ，驾驭技术的精度 8. A I 赋能高校 教学 人机协同——教育的未来范式 大模型并非教育的终点 ， 而是一个全新的起点

Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 一条理由轨迹/问题 无轨迹，只有多个结果 微调 过滤数据 微调 多理由轨迹/问题 多轮ORM验证 自主纠错 • 使用同一个模型：生成理由→RM奖惩→迭代改进 • 可与奖惩/生成机制的新技术相结合，形成完整方案 2025-强推理&模态穿透  强推理赋能 智能体 Agentic  模态穿透 多模态潜力进一步发掘 全模态场景下模态穿透与统一 ①③ ③④⑤ ②③⑤ 69 拓展分析： DeepSeek-V3

实验结果 ① 模型结构 • 每个 MTP 模块共享嵌入层和输出头 • 每个 MTP 模块独占一个 Transformer Block 和一个投影矩阵 • 多个 MTP 模块串联保持完整的因果关系链 ② 训练策略 • 每个 MTP 模块输出预测 token 的概率分布 • 每个 MTP 模块计算对应的交叉熵损失函数 • 多个 MTP 模块的损失函数加权平均得到最终训练目标