方案：教育数据的 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 社群进行沟通和交流 提供支持 无缝切换 无缝切换 联接社群 系统集成 虚实融合 多终端访问 系统集成 遵循技术标准，跨级、跨 域教育服务平台之间实现 数据共享、系统集成 虚实融合 通过增强现实等技术 实现物理环境与虚拟 环境的无缝融合 多终端访问 支持任何常用终端设备无缝 连接到各种教育信息系统， 无缝获取学习资源与服务 联接社群 学习者的多个学习终 端之间实现数据同步、 端之间实现数据同步、 无缝切换，学习过程 实现无缝迁移 具体 体现 16 全向交 互 • 自然交互 • 深度互动 • 过程记录 17 智能管 控 教育环境、资源、管理与服务的智能管理是智慧教 育的核心特征。 智能控制 智能诊断 智能分析 智能调节 智能调度 18 按需推 送 智能教育要达成“人人教、人人学”的美好愿望，教育 资源可以按需获取和使用，教与学可以按需开展。

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 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 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 系统性支持与服务以及成功案例。 本白皮书中包括了工业 AI 和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI 和工业 和大模型落地部署从硬件，到软件，到 整体方案的技术赋能。 英特尔希望通过本白皮书，促进工业 AI 技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI 的标准 化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 AI 生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能 新质生产力。 — 张宇博士 英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官 前言 目录 01 02 工业人工智能 (AI) 行业观察 .........

，包括领域自适应学习（建立医、 教育、 金融垂直应用于 模型） 、 因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 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、 反问引导。 • 4. 技能应用类 ：数学计算、代码解释、 逻辑推理。 • 5. 个性化定制类 ：风格迁移、知识库绑 定、偏好记忆。 • 6. 系统操作类：模式切换、资源优化、 记 忆管理。 • 7. 知识查询类：事实核查、概念解释、 溯 源检索。 • 8. 教育与研究类：题目生成、论文润色、 实验设计。 • 9. 多模态处理类： 图文互译、表格解析、 2xA100 ） 支持 CUDA 11.7+ 和 cuDNN 8.5+ 2. 系统要求 Linux （ Ubuntu 20.04+ ） 或 Windows WSL2 Python 3.8+ ，推荐使用 Anaconda/Mini cond a 管理环境 DeepSeek 本地部署 - 硬件环境准 备 DeepSeek 本地部署 - 部署办法 方法 1

超长上下文：一口气读完 3-4 万字的长文档（64Ktoken 容量） 技术架构： ⚫ MLA 多头潜在注意力：像多线程处理信息，显存占用降低 50%，适合普通电脑运 行 ⚫ MoE 混合专家系统：遇到问题自动召唤“专业团队”，比如数学题找数学专家模 块，写诗找创意模块 ⚫ 强化学习驱动：通过“试错+奖励”机制自我进化，类似游戏 AI 自学通关 2.划时代意义：中国 AI 的破局之战 技术特性：AI 界的“六边形战士” DeepSeek 之所以成为现象级 AI 工具，关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 了突破性平衡： 技术黑话翻译： ⚫ MoE 混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 下载安装： 1.访问官网选择 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

模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B ，采用 2048 张 H800 （节点内 NVLink ，节点间 IB ，非超节点架构） 在 14.8T token 数据集上基 于自 研 HAI-LLM 训练系统总计训练了 1394h （ 58.08 天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 成为业界公认的 LLM 的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 个性化学习辅导 创意写作 … 个人知识管理 个人文档分析 编程辅助 … 开发板 边端设备 … Atlas 800I A2 (512GB) Atlas 800I A2 (256GB) Atlas 300V Atlas 300I Duo 系统吞吐 432 Token/s 系统吞吐 并发路数 系统吞吐 3300 Token/s 系统吞吐 4940 Token/s@32B 力 珑 京科 技 珑 京科 技 思 腾合 力 潞 晨科 技 思 腾合 力 珑 京科 技 1911 Token/s 系统吞吐 并发路数 并发路数 并发路数 并发路数 165 路 192 路 16 路 13 … 模型集合 模型名称 参数 计算精度 产品 配置 系统吞吐 token/s 并发用户数 DeepSeek-V3 DeepSeek V3 671B INT8 Atlas

Transformer 架构 ，经过大量文本数据训练而成 ，能够生成自 然、 流畅的语言 ，并具备回答问题、 生成文本、 语言翻译等多种功能 ChatGPT 的应用范围广泛 ， 可以用于客服、 问答系统、 对话生成、 文本生成等领域。 它能够理解人类语言 ，并能够回 答各 种问题 ，提供相关的知识和信息。 与其他聊天机器人相比 ， ChatGPT 具备更强的语言理解和生成能力 ，能够更自 然地与人 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量 的 跨语言翻译）、问答系统（能够回答用户提出的问题）、情感 分析 （用于判断文本中的情感倾向）、语言生成（如聊天机器 人）等 大模型的应用领域非常广泛 ，涵盖了自然语言处理、 计算机视觉、 语音识别、 推荐系统、 医疗健康、 金融风控、 工业制造、 生物信息学、 自动驾驶、 气候研究等多个领域 3.7 大模型的应用领 域 （ 4 ）推荐系统 大模型可 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗 方案制定，提高医疗水平和效率 型可以实现对车辆周围环境的感知和识别，

智能边界。 ➢ 例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响，实 现更精确的多维度风险预判。 ➢ 强推理能力在全模态场景下的扩展面临诸多挑战。文本模态场景下，许多复杂推理任务可以 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力𝑭和 长度变化量𝒙成线性关系，即：𝑭 = −𝒌𝒙， 弹力系数𝒌 ，弹力与其形变方向相反，表 示它有使系统不改变的趋势; 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ 𝑝𝜃’ 𝑝𝜃 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 ➢ 弹力系数𝒌：表示为大模型本身性质，与模型参数量和预训练数据相关； ➢ 长度变化量𝒙：表示对齐前后的模型的变化，一般用KL散度刻画； 内建价值冲突 \ 单智能体系统下 的安全，并不保证多智能体系统安全 \AI系统伪装已被“安全对齐”，行为欺骗监管 ➢ 随着 VLA \ Agent 等模型下游和赋能应用兴起，确保模型AI系统准确应对不确定性，考虑物理规律下的人 类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库，

万亿模型计算次数 C≈ 6* N * D 1 ≈ .5*1025 OpenAI."Scaling Laws for Neural Language Models",2020 ■ 万亿大模型预训练系统成本估计 ■ 条件：计算量 C≈ 6 * N * D ≈1.5*1 025 ■ 最低时间、成本估计 ■ 单 H800(25 万 ):1.5*1010 秒 (174000 天 ) ■ 1000 HBM 芯片 光刻机： 2024 年限制荷兰 ASML 出口 7nm 光刻机到 中国 时代背景：算力卡脖子 deepsee k DeepSeek 等国内大模型的“上甘岭”时刻 Al 算法与系统协同深度优化 反斜面坑道 ( 战术穿插 ) 范弗利特弹药量 ( 地毯轰 炸 ) 大资金、大算力、大模型 “ 大模型” 》