长序列微调 长序列 CP 方案 支持 核心技术 H800 A2 FP8 +20%~25% 不支持 无辅助负载均衡损失 评分效果提升 评分效果提升 DualPipe 计算通信比 1:1->8:1, +8~12% 计算通信比 3:1->6:1, +4~6% 跨节点 All2All 优化 RMSNorm+MLA 部分重计算 省 2~3G 内存 省 2~3G 内存 微调算法 目标性能 部署建议

不相上下 ， 尤 其在数学推理上 ， DeepSeek-V3 更是遥遥领先。 DeepSeek-V3 以多项 开创性 技术 ，大幅提升了模型的性能和训练效率。 DeepSeek-V3 在性能比 肩 GPT- 4o 的同时 ，研发却只花了 558 万美元 ， 训练成本不到后者的二十分之一。 因 为表现太过优越 ， DeepSeek 在硅谷被誉为“来自东方的神秘力量”。 2025 高校老师怎么用？ n 高校教师可以使用语音类 AIGC 工具（喜马拉雅音频大模型、腾讯智影） ，根据自己教学课 件 的文本内容， 自动生成专业的配音 ，可以采用专业播音员的音色 ，也可以使用 AIGC 工 具（比 如米可智能）“克隆” 自己的讲课声音 ，用自己的音色生成配音 n 高校教师使用鬼手剪辑 GhostCut 进行语音翻译 ，可以把一种语言的讲课视频自动转换成另 外 一种语言的讲课视频 5.4 说 ， AI Agent 带来的价值可能远超其成本 6. 基于大模型的智能 体 n RAG 和智能体 RAG 在运行效果上 ， RAG 在处理一些需要 大 量知识支持的任务时表现出色 ， 比 如智 能问答、 文档生成等。 它能够利 用知识 库中的信息 ，为用户提供准确、 详细的 回答。但 RAG 的局限性在于 ， 它缺乏自 主决策和规划的能力 ，对于一 些复杂的、 需要灵活应变的任务可能无

logic reasoning 等带有明确解答过程的问题 ➢ 语言一致性奖励：引入 language consistency reward 衡量长推理链 可读性（通过计算CoT过程中目标语言的占比） ➢ 推理准确率奖励：结合 accuracy of reasoning tasks and reward for language consistency ➢ 成效：通过 GRPO ，模型在 对推理链的质量进行细致的评估，并通过奖励机制引导模型生成更加合理、准确的推理过程。 ➢ 多目标优化：兼顾推理性能、帮助性和安全性； ➢ 蒸馏的潜力：蒸馏可以帮助将更大模型通过RL发现的高阶推理范式蒸馏到小模型中，这比用小 模型直接使用大规模RL发现的推理范式要更加有效； ➢ 基于群组的相对策略优化 (GRPO) :通过构建多个模型输出的群组，并计算群组内的相对奖励来 估计基线，从而避免了传统策略优化算法中需要使用与策略模型大小相同的评论模型

修正：要求“提供相似病例和检查建议，需医生复核” 4.高阶技巧：解锁 AI 的隐藏能力 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）” 效果：10 分钟完成原本需 1 天的数据分析报告 ②多 AI 联合作战 指令模板： “先让 DeepSeekR1

内核（多达 128 个图形执 行单元），有助于减少对入门级独立 GPU 的需求。这一代 处理器支持多达 50 个 HDR 视频流，可提供细节更加丰富的 视效，支持在硬件加速主流 AV1 编解码器，可实现比 H.265 更高效的压缩。对于高级视频墙应用，英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器支持多达 4x 4K 显示器或 2x 8K 显示器、通道锁定同 步和边框校正功能。 降低要求严苛的 AI 单路英特尔® 至强® 6 性能核处理器拥有多达 128 个内核， 实现了更高密度计算性能和可扩展性。 • 对于基于 BF16 和 FP16 的模型，英特尔® AMX 的乘法累 加 (MAC) 运算速度比英特尔® 高级矢量扩展 512（Intel® Advanced Vector Extensions 512，英特尔® AVX-512） 提升高达 16 倍，AI 性能显著增强。 • 英特尔® AVX-512 上）可以卸载到英特尔® ARC A770 独立 GPU 上，以加速图像分析。英特尔® 至强® 可扩展处理器提供强大的计算能力来处理繁重的工作负载，加快训练过 程。根据我们的经验，模型训练的速度比使用其他处理器快达 50%，现阶段每季度进行一次完整迭代训练流程（如下图）。 Machine-Learning Lifecycle Acquire Image Label Data Machine-Learning