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 34 种财务异常信号 ⚫ 生活助手：比价全网购物平台，推荐性价比最高商品 2.手机端运行：1.5B 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） 安卓：应用商店搜索下载或官网直接获取安装包 核心功能： ⚫ 语音输入：长按麦克风图标口述问题（适合通勤场景） ⚫ 离线缓存：断网时可查看历史对话记录 避坑指南：若遇安装失败，检查存储空间是否充足，或关闭杀毒软件后重试 ③微信小程序（轻量化入口） 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注册，微信一键登录，适合快速查询天气、新闻等简单任务

是月之暗面科技 2023 年推出的 AI 助手 ， 可处理 200 万字超长文本 ，支 持多 格式文件解读、 互联网信息搜索整合、 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。 其落地门槛仍然很高 比如拿到一个开源的 DeepSeek 模型后 ，要先做算力适配 ， 一种简单粗暴的做法是多买一些已经适配过的卡 ，把它给 装进去 ，再结合用户的私有数据 ，去做常规的 RAG 或微 调。 这种方式简单易操作 ，但成本较高。 现在 ， 高校和科研院所在探索一些新方法。 比如 ， 先将开 源模型蒸馏 ，获得更小参数的模型 ，来降低算力需求 4.4 本地部署大模型方 翻译为“人工智能生成内容”。这是一种新的创作方式 ，利用人工智能 技术来生成各种形式的内容 ，包括文字、 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

x10 USB2 4x 雷电技术 4 (USB-C)3 2x4 PCIe 4.0 SATA 3.0 DisplayPort 2.1 (USB-C) Wi-Fi 7/6E 英特尔® 以太网连接 I219 带 THC 的 SPI HBR3 DDR5-5600 x8 通道（仅针对 H 系列） x12 通道 x2 USB3 x8 通道 x2 HDMI 2.11 蓝牙 6.0/5 GB 内存的工作负载的应用，使用英特尔® 至强® Max 系列处理器无需 DDR 和耗时的代码更改，实现了成本节省。 通过提高带宽来最大化性能 英特尔® 至强® Max 系列处理器采用了新的微架构，并支持丰富的平台增强功能，包括更多的核心数量、先进的 I/O 和内存 子系统，以及内置加速器。英特尔® 至强® Max 系列处理器特点包括： 21 02 英特尔 ® 技术方案 仅 和基础设施即服务 (laaS) 等工作负载。 高端级 对现有的英特尔® 服务器平 台进行了大幅升级。面向企 业 IT、数字服务提供商和电 信的主流边缘协同服务器。 非常适合 AI、科学计算、网 络和媒体、数字服务、基础 设施和存储、Web、应用以 及微服务等工作负载。 • 每个 CPU 拥有多达 128 个内核（256 个线程) • 每个 CPU 高达 500W • 单路或双路服务器

DeepSeek DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen- 1.5B DeepSeek- V3 DeepSeek- R1 腾讯云部署流程 • Cloud Studio ：登录腾讯云官网 ，进入 Cloud Studio ，可一键部署 ，即开即用 ，能快速体验 7B 以下 DeepSeek - R1 蒸馏模型。 • 云原生构建：登录腾讯云 ，云原生构建相关服务 Transformers 方法 2 ：使用 vLLM 加速推 理 方法 3 ： Docker 部 署 Anything LLM 接入 • 下载安装 • 打开官网 ，根据自己的系统选择下载对应的版本。 • • 安装文件 ，按照安装向导的提示进行操作 ，默认路径安装或修改默认安装路径都可以。安装完成后 ，点击完成自动跳 转 到 AnythingLLM RTX3060 及以上； 内存 8GB 及以上 ， 推荐 16GB 及更高； C 盘剩余 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

AscendSpeed … HCCL 集合通信库 开放通信算子、平台接口，支持自定义通信算法，提升网络通信效率 GE 图引擎 开放图编译、图优化、图执行，支持自定义图融合，提升整网性能 深度开放 CANN ，一套架构使能昇腾原生开 发 对位 NV CUDA ，匹配开发使用习 惯 AI 框架 昇思 MindSpore PyTorch TensorFlow Runtime 模型训练：算网 / 算存深度协同是大模型分布式并行训练的基 础 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 1:1 无收敛的 AI 网络架构， 最 大支持 128K 集群规模组网，千卡到万卡平滑

学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分 析提供数据支持 存储学习过程 数据 28 泛在网 络 泛在网络是通信网、互联 网、物联网的高度协同和 融合，将实现跨网络、跨 行业、跨应用、异构多技 术的融合和协同。 29 泛在网 络 创 新 学习、生活与工作的连通 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通； 手机、平板、