后续将逐步对学生开放 ，并上线更多功能。 北京师范大学利用该校培养方案、教学手册、教学大纲等高质量 语 料 ， 为近万门课程本地化部署 DeepSeek-R1 大模型。登录智 能 “课程中心 ” ，学业规划、知识问答、概念讲解、资源推荐、解 题 启发、论文润色等功能一目了然 ，为师生提供定制化、情境化 的教 学辅助 ，还支持学生的个性化与探究式学习需求。 DeepSeek 满血版 R1 ， 参数高达 草图生成 ， 艺术风 格 转换 ， 音乐创作 教育 批改试卷 ， 试卷创建 ， 搜题 答题 ， 课程设计 ， 课程总结 ， 虚拟讲师 生活 制定学习计划 ， 做旅游规划 媒体 软文撰写 ， 大纲提炼 ， 热点 撰写 5.1.3 常见的 AIGC 应用场 景 5.1.4 常见的 AIGC 大模型工 具 这些工具基于大语言模型技术 ， 具备文本生成、 ，是一种模 仿人类智能行为的智能化系统 ， 它就像是拥有丰富经验和 知识的“智慧大脑” ，能够感知所处的环境 ，并依据感知 结果 ， 自主地进行规划、 决策 ，进而采取行动以达成特定 目标。 简单来说 ， 智能体能够根据外部输入做出决策 ，并 通过与环境的互动 ，不断优化自身行为 6. 基于大模型的智能

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 集海量数据，然后 利用机器学习和统计模型对数据进行分析，并依据数据分析结果辅助决策，帮助企业优化资源配置，提质增效，节省成本。 具体来看，AI 技术在工业领域的应用主要在以下几大方面： 研发与规划 • 需求分析与预测：基于历史数据和机器学习算法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 目标，例如一个子任务，移动到红色盘子 上方，结合视觉信息找到的红色盘子，计 算得出上方的坐标信息，经过 interpreter 时也会做代码级别的验证，之后就可以给 到 MoveIt2 路径规划，来规划出中间的一 个一个路点。 基于 MTL-H 的算力，其 NPU 和 iGPU 在语言的解析 和图像/视频的处理上起到了关键作用，CPU 中性能核 和部分能效核用于计算非实时域内的部分负载，而少

决问题的能 力，而不是仅仅依赖于静态数据集。 ➢ 长文本 CoT 的 RL：将 RL 应用于长文本CoT推理过程，使模型能够进行更深入、更复杂的推理。 ➢ 隐式规划：通过增加上下文长度，让模型在生成 CoT 的过程中进行隐式的规划、反思和修正，无需 显式的搜索树或价值函数。 ➢ 长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练LLM的关键，而不是更复杂的训练技巧。 ➢ 长文本到短文本：通过长文本 未来更多是能否利用强推理能力赋能Agent和具身智能 ➢ OpenAI Deep Research Agent ➢ Anthropic PC Controller ➢ 需要依赖于强推理模型反思、长程规划、Tool Use 工具调用等能力 ➢ 内存和记忆模块的挑战需要克服，小模型如何获得强推理效果？ [1] https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/

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