收集、管理与分析， 为学习者提供独特 的学习体验，教学 制度优化 7 智慧教 育 智 慧 教 育 什么是智慧教育？ 在信息化基础之上建构的信息时代的教育新秩序，是信 息时代的教育新形态、教育的“新常态”，是信息化元素充分 融入教育以后，在“时代催化剂”的作用下教育发生的“化学反 应”。 信息化 教育 时代催化剂 智慧教育” 智慧教育体系  智慧教师  智慧管理  智慧学习者及智慧学习 可视化呈现 • 可视化操作 智慧技术创新应用 21 物联网 大数据 云计算 泛在网络 ① ② ③ ④ 23 物联网 创 新 学生体质健康 监测 学习情境数 据采集 拓展课外教 学活动 教育安全监 控与危机快 速处理 教学设备管 理 05/06/2025 大数据 大数据技术 25 大数据 创 新 教育舆情监测与剖析 教育信息化与现代化发展水平评估 教育机构布局与教育经费调整 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究 26 云计算 • 云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性，实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联， 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 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

多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、 动态分配资源、 自动触发行为） 。 • 4. 终极能力层 自主进化与创造性突破 ，包括概念空间探索（通过对抗网络探索新合金成分等） 、 范式转移预警（监控跨领域知识流、 识别技术革命前兆） 和自编程能力（自动模块设计、 代码编 写、 测试用例） 。 " 恨聪明 但没那么听话 " DeepseekV3 以学习 JDK21 新特性 为 例 ， 能详细给出学习计划 ，包括快速预览、 深入学习核心特性、 实战与总结等阶段。 • 硅基流动： 注册即送 2000 万 Tokens ，提供多个基于 DeepSeek - R1 蒸馏训练的模型 ，如 DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 70B 等 ，在推理能力上表现出色。 • 阿里云百炼： 提供多个 DeepSeek DeepSeek 系列模型 ，如 DeepSeek - V3 、 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等 ， 部分限时免费 ，涵盖文本生成等功能。 • 百度智能云： 千帆 Model Builder 全面支持 DeepSeek - R1/V3 调用 ，且限时免费 ，其模型在百科知 识、 数学推理等任务表现突出。 • 英伟达： 可通过特定接口调用 DeepSeek

边缘 AI 驱动， 助力新质生产力 英特尔® 工业人工智能白皮书 2025 年版 Intel® Industrial AI Playbook 2025 Edition 编委会： 主编：刘 俊、马小龙、朱永佳 编委：方辛月、高 畅、高杨帆、胡 杨、刘 波、吕晓峰、邱丽颖、单 娜、张 恒、张心宇 * 编辑按姓名首字母排序 人工智能 (AI) 技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，通用大模型的出现让 了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业，帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企 业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大 数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 革命浪潮的 AI 技术和大模型，是企业从多维度重塑自身生产方式、实现新质生产力的关键。 通过这本白皮书，工业领域的企业和合作伙伴可以更系统、更全面地了解 AI 技术如何为工业制造的各 个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI 技术方面所能提供的产品、平台和

以计算换内存、降通信，空间时间双优化 压缩 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 范式 DeepSeekV3/R1 ，大幅提升从训练到推理的计算效率，降低模型创新及应用落地的门槛 降低学习复杂度 简化强化学习流程 降低后训练复杂度 推理优化 单次推理效率倍级提升 一次预测多个 大模型从技术摸高走向技术摸高 + 工程创新并行 ，训练需求持续增 长 ① 技术摸高：头部玩家将战略坚定投入预训练基础模型创新，丰富模型组合，追逐 Scaling Law ，加速探索 AGI ② 工程创新：新的范式降低后训练和蒸馏门槛，模型效果大幅提升， 出现平权现象，引发新一波的“百模千态” 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 + 社区 一体机 钉钉一体机 电信息壤一体机 昇腾社区 新致金融一体机 同花顺一体机 …… …… 诸多厂家推出一体化方案对 外提供服务 / 自用 硬件 + 开源模型 +RL 套件 +ISV/ 云，商业模式逐渐成熟 DeepSeek 能力提升成为各行业生产力工具，加速推理落地千行 百业 DeepSeek

更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 们在解决复杂问题和应对新的 场 景时表现更加出色 上下文理解能力 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 的综合 理解和分析，从而能够更全面地理解和 处理复杂 的数据 。代表性产品包括 DingoDB 多模向量数据 库（九章云极 DataCanvas ） 、 DALL-E(OpenAI) 、 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV 代码 和推理任务上可与 OpenAI o1 媲美。 3.6.2 国内的大模 型产品 n DeepSeek （深度求索） DeepSeek 创始人 梁文峰 n 通义千问 通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型 ， 它具备多轮对话、 文 案创作、 逻辑推理、 多模态理解、 多语言支持的能力。 通义千问这个名 字 有“通义”和“千问”两层含义 ， “通义”表示这个模型能够理解各种语

验证了稀疏专家激活机制在缓解多任务干 扰 上的有效性 , 其 FiLM 语言调制与多尺度注意力设计 , 可为后续 ACT 类策 略的多任务优化提供可复用的技术路径 , 同时也为双臂操作场景的轻量 化 多任务学习研究提供了新的实证参考。 2: 对具身智能产业界发展的参考意义 : 本文提出的轻量化框架可在边 缘 端 GPU 完成实时推理 , 适配工业机器人、人形机器人的现场控制需求 ; 其多任务统一策略的优化方案 Transformers 》 《具身智能科技前瞻探索》 第 3 期 6 7 / 影响展望 : 1: 对具身智能学术研究前沿的影响 : 本文为第一人称世界模拟器的技 术 优化提供了新的可 行路径 , 其可更新 3D 场景状态的设计思路 , 为长时 序 连续具身交互仿真研究提供了参考 ; 配套的自动化数据处理管道 , 也为 行业解决世界模型训练数据 瓶颈提供了可复用的方案 可辅助降低不同机器人硬 件平 台的算法适配成本。 主要贡献 : 1: 提出闭环式第一人称世界模拟器 Egosim: 将 3D 场景建模为可更 新的世界状态 , 解决了现有模拟器视角变化下结构漂移、 多阶段交互无 法更 新场景状态的核心局限。 2: 设计可扩展的自动化数据处理管道 : 可从野生单目第一人称视频中 提取对齐的训练数据对 , 缓解了世界模型训练数据获取难度大的行业瓶

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 Al 加速器 计算机算力的发展 人工智能大模型算力估计 ■ 人工智能大模型算力估计 ■ 1, 数据量

主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 2 Outline ➢ DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 ➢ Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 ➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 审计对齐 Deliberative Alignment ➢ 补充拓展：DeepSeek-V3 解读 3 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ OpenAI o1 开启后训练 Post-Training 时代下的RL新范式：后训练扩展律 Post-Training Scaling Law ➢ DS-R1 独立发现了一些通往o1路上的核心理念，并且效果还好到受到了OpenAI T）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； 4 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。

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 34 种财务异常信号 ⚫ 生