Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 下多个采样输出的平均奖励作为基线。具体而 言，对于每个问题 ，GRPO从旧策略𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑中采样一组输出，并通过最大化以下目标优化策略模型： ➢ 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型的对比性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天然 契合；此外，GRPO直接将策略模型与参考模型的KL散度作为正则项加入损失函数，而非将其混入 奖励计算，简化了优势值的计算。 DeepSeekMath https://arxiv 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 K1.5 Moonshot Kimi K1.5 Main Result Kimi K1.5 Long2Short Result K1.5 专注于用长文本CoT 解决推理时Scaling问题

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 模块 3：联网搜索——实时情报局 数据引擎： ⚫ 抓取最新政策文件（如半小时前发布的医保新规） ⚫ 追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 创新用法： ⚫ 竞品监控：自动生成友商产品功能对比表 ⚫ 风险预警：识别企业年报中的 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 分钟成为熟练用户 ①账号注册与登录 ⚫ 注册方式：手机号/微信/邮箱三选一，接收验证码完成认证 ⚫ 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 安全提示：建议设置“字母+数字+符号”组合密码，定期更换 ②核心功能切换 ③文件交互技巧 支持格式：PDF（需文字可复制）、Word、Excel、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 3.常见问题速查

有关工作负载和配置的信息，请访问：intel.com/performanceindex（活动：Supercomputing 22）。结果可能有所差异。 2. 2S 英特尔® 至强 Max CPU 对比 2S AMD EPYC 7773X 和 2S 第三代英特尔® 至强® 8380。 3. Numenta BERT-Large AMD Milan：由 Numenta 测试，截至 2022 年 11 技术方案 基于预训练的 CLIP 模型的零样本/少样本异常检测算法 如图所示，展示了一种基于 CLIP 模型（Contrastive Language-Image Pre-training 对比学习语言-图像预训练）的异常检测 方法，该方法利用利用预训练的 CLIP 模型，其强大的文本和图像的理解能力来进行异常分类。 针对零样本异常检测的场景。首先，使用预先设计的一系列提示模板 (Prompt template) 通过 CLIP 文本编码器进行处理， 生成对应的文本嵌入。同时，输入的查询图像通过 CLIP 图像编码器进行处理，生成多尺度图像嵌入。多尺度的图像嵌入通 过聚合和文本嵌入进行相似度对比，形成语言引导的异常得分映射，异常得分映射上采样获得异常区域分割结果。同时，通 过阈值判定整张图像的是否异常的类别。 虽然大模型具有更强的场景迁移能力，能够实现零样本异常检测，但是对于工业场景来说，通常对于检测的准确度有较高的

体现在工具链的能力上 昇腾 无工具链 其他架 构 亟需精度对比工具： GPU 的推理精度在适配昇 腾训练的模型时，需要以昇腾训练的模型精度为标杆 迁移工作量大：建立工具链完成对昇腾的精度 对比和调优。 模型迁移：工具链进一步升级，提升 GPU 到昇腾快速迁移能力 迁移分析工具 模型支持度分析和修改建议 模型支持度评估