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 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% 中常见模型的 mask 上 三角区域均接近于 0 自适应选择性重计算、内存碎片优化、 … 模型训练：应用使能软件加持， MFU 领先、线性度持平 NV 模型训练最优 = 单机执行最优 + 集群并行最优 + 中断时间最短 软件层分布式并行 充分调度算力资源 提供分布式加速库，内置主流 加速算法，满足各类模型加速 场景 Ascend C 编程语言 + Runtime 空闲 超大集群线性度 90%+ L2 层 下发路 径 L1 层 分布式并行 + 算网协同，集群并行最优 模型算力利用率（ MFU ） 模型通信与计算优化，单机执行最优 计算 通信 计算 1 计算 2 计算 3 计算 4 通信 1 通信 2 通信 3

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 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、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 习模型预测 不同电路设计的性能指标（如功耗、速度、面积等），从而快速筛选出最优设计方案。这种方法大大减少了人工试 错的时间，加速了设计迭代过程。在布局布线阶段，优化布局布线是集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。 特尔® Geti™ 平台提供了一个方便的机 制，在上传多媒体数据（图像或视频）时进行标注。上传后，英特尔® Geti™ 平台会存储所有数据集。 2. 主动集 — 这个功能会自动选择多媒体数据进行最优化的训练会话。 3. 标注 — 这是您开始教机器如何思考的阶段。英特尔® Geti™ 平台提供了一套工具来促进标注工作。UI 中可用的 标注工具会根据您选择的项目类型而有所不同。由于这是您将花费大部分时间的地方，英特尔®

DeepSeek 预示的不仅是工具革新，更是认知革命的序幕： ①能力坐标系重构 核心能力： ⚫ 跨域整合（将 AI 与行业 know-how 结合） ⚫ 价值判断（在 AI 建议中做出最优决策） ⚫ 情感智慧（弥补 AI 的情感计算短板） ②组织形态进化 ⚫ DAO（去中心化自治组织）： 通过智能合约+AI 协作平台，万人团队实现零管理成本运作 ⚫ 人机混合团队：

MCTS 可能会有以下的问题： ➢ Token Generation Space 更大，而不是像象棋一样, Search Space 是 relatively well-defined，容易陷入局部最优 ➢ Value Model 直接影响了搜索方向，而训练一个好的Value Model 比较困难 ➢ 一个相对成功的典范是 rStar-Math [1], 通过小模型达到OpenAI o1数学任务相当的水平