拥有和人工智能协作的能力， 懂得如何运用人工智能 2. 人工智能思 维 具备区分人的能力 和机器的能力 协作 区分 了解 每个人都应了解人工智能 的基础运行模式 2024 年 12 月 ， 人工智能教母级人物、 斯坦福大 学终 身教授李飞飞在公开演讲中说道： “斯坦福应 该录 取最会用 ChatGPT 的前 2000 名学生”。 2025 年 1 月 ， 互联网知名企业家周鸿祎发表观点 ”未来擅长使用 ，杭州一家名为“深度求索”（ DeepSeek ） 的中国初创公 司， 发布了全新一代大模型 DeepSeek-V3 。 在多个基准测试中 ， DeepSeek-V3 的 性能均超越了其他开源模型 ， 甚至与顶尖的闭源大模型 GPT-4o 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 大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策 等任务 。通过学习大量的驾驶数据 ，大 模 在生物信息学领域 ，大模型可以用于基 因 序列分析（识别基因中的功能元件和变异 位点） 、蛋白质结构预测（推测蛋白质 的 二级和三级结构） 、药物研发（预测分 子 与靶点的相互作用）等 大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务 。通过学习大量的工业制造数据 ，大 模 型可以辅助工程师进行产品质量控制 和故 障诊断，提高生产效率和产品质量

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 DeepSeek 的诞生不仅是技术突破，更是国家战略级的里程碑： 成本革命： ⚫ 训练成本仅 558 万美元（仅为美国同类模型的 1/20） ⚫ 推理速度提升 3 倍，生成文字速度从 20 字/秒提升至 60 字/秒 行业重塑： 5B，手机都能运行专业级 AI 5.国际影响：技术出海的东方智慧 ⚫ 在东南亚、中东等地区，DeepSeek 成为数智主权建设工具，帮助发展中国家摆脱 对西方技术的依赖 ⚫ 开源策略吸引全球 20 万开发者，形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.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 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破： ⚫ 思维链可视化：像老师写板书一样展示推理步骤（如解方程时先分解条件再推 导） ⚫ 反事实推演：模拟“如果特斯拉降价 10%”对产业链的 6 级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 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

为特定学习情景建立 学习社群，为学习者 有效联接和利用学习 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， 享受个性化定制的资源和服务 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 外部支持 智慧课堂：智慧教育主阵地 课堂信息化演变过程 Classroom 2.0 基本特征 交互性 智能化 网络化 虚拟化 未来教室 提供新的研究视角， 从指导决策。 通过开放式应用和灵活性 加工， IBM 帮助教育实现 智能化 智能工作 绿色与其它 新智慧 能源结构 IBM 帮助教育创建智慧设施， 在减少成本的前提下，提供能 源和安全。 提升学生、教育和社会的 成果 为教师和学生提供个性化 学习资源 保证实现投资目标 通过灵活性系统实现 环境改变 IBM 智慧课堂 1:1 学习 可视化 共享服务

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、 视频脚本。 • 10. 伦理与安全类： 内容审核、价值观对 齐、风险预警。 开发者首选， DeepSeek 部署简单、直观、高效！ HAI 提供 GPU 算力和 o llama 环境 ，支持 1.5B, 7B, 8B, 32B 等多个 DeepSeek-R1 蒸馏模 型。 企业级首选 ， DeepSeek 部署稳定、 安全、 易用！ 腾讯云智能全栈 AI 服务上架 DeepSeek 系列模 型 创建应用 华为云 +silconflow 邀请码： z0sI0urY 邀请链接： https://www.langchain.com/ • • 功能：构建于大语言模型之上 ，通过链式调用组合组件 ， 简 化开发者与语言模型交互 ，可用于构建问答系统等 ，支 持与 多种数据源集成。 5. deepset 的 Haystack 官网： https://haystack.deepset.ai/、 功能：用于构建基于 NLP 的搜索和问答系统 ，提供模块化架 构、多模型支持、高效检索、问答功能

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 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏 MOE 提质 降本 技术创新 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 源生态 5 大技术创新，轰动全球 低成本 绕过 CUDA 挖掘 FP8 硬件潜力， MOE 和 MLA 技术实现不到 10% 的 成本方案 ~150M$ 5.57M$ DeepSeek–V3 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 token 推理倍级提升 FP16/BF16 1 前 1 后单流水 需要裁判模型评估 1 次 1token 预测 MHA/GQA 分组共享减少缓存 GPT4 16 专家选 2 FP8 混合精度

和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交 付准时率。 在生产资源分配方面，通过深度学习和大数据分析， AI 系统能够根据实时数据预测生产任务，自动调整 生产参数，并合理地分配人力、设备、物料等生产资 源，提高资源利用率，确保生产线始终保持在最佳工 作状态，提高生产效率。 在生产过程监控和优化方面，AI 算法通过分析生产 线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数，能够预 测及发现潜在问题，并自动调整参数，优化产线运 。 半导体晶圆制造过程极为复杂、精密，任何微小缺陷都可能影响芯片性能。晶圆中常见的缺陷包括表面的划痕、裂 纹、污染物、凸起，表面翘曲，切割瑕疵、晶体缺陷等。这些缺陷大多细微不易察觉，通常需要微米级甚至更小的 检测精度。人工检测效率低下，易出错，无法满足大规模生产的效率需求；传统的机器视觉检测算法，无法满足对 多种缺陷的检测需求。 采用大模型结合机器视觉成像技术，首先使用大规模无标注图像对 核或者 4 个一 组 E 核作为实时任务，而其他核按需动态调整频率 工业特性 • IBECC 内存 • 处理器基本功率范围为 15W 至 45W，低功耗 SKU 支持 无风扇设计 • 工业级 SKU 支持宽温运行 AI 加速 • 英特尔® 锐炬 X 显卡拥有多达 96 个执行单元 (EU)，便 于视觉识别、测量以及视觉引导等应用中高度并行的 AI 工作负载处理 • 通过在 CPU

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读 北大对齐小组 陈博远 北京大学2022级“通班” 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 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。 ➢ DeepSeek-R1 在数学代码任务上表现突出 ➢ Deepseek R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于 效率；更多地关注对教师模型推理策略的学习，而不仅是输出。 ➢ S1 模型通过少成本获得超过o1-preview的表现： ➢ 高质量推理数据构建：s1K数据集精心挑选了1000个涵盖数学竞赛、博士级科学问题及奥林匹克竞赛题目等，这些问题经 过难度、多样性和质量的严格筛选，并包含详细的推理轨迹与答案。 类似课程学习的效果。 ➢ 采样策略优化：预算强制法有效地控制了模型在测试阶段的计算资源消耗。