把握 DeepSeek 时刻，携手同 行 华为昇腾 AI 解决方案汇报 2025 年 2 月 DeepSeek 洞察及昇腾适配进展 华为昇腾 AI 基础软硬件介绍 CO NT E NTS 目 录 2 1 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 2 训练资源 • 随着 DeepSeek 提供了一种高效率训练的方法，同等

.........................................................................47 3.2 美的楼宇科技美控：楼宇 AI 节能解决方案 ............................................................................49 3.3 利珀：晶硅电池隐裂检测产品 .......................................................................... 57 3.7 联想：基于 AI 的设备维护解决方案 .........................................................................................58 合作伙伴加速项目和产品推荐 。很多产品缺陷种类复杂、缺陷细小、区 分度低，传统的人工检测和机器视觉方案，检出率低，速度慢，无法满足生产质量和高速产线的节拍要求。AI 技术 与机器视觉检测方案相结合，为这类难检缺陷提供有效解决方案。 以手机玻璃盖板为例，手机玻璃盖板在生产过程中可能会出现划痕、蹭伤、崩边、气泡、手指纹、水迹、水印等多 种微小且不易察觉的缺陷，缺陷种类最多可达 30 多种。必须精准、高效地检出这些缺陷以保证产品质量，检测精

PDF 中自动整理温度数据表格 避坑指南：超过 50 页的长文档建议拆分处理，避免解析超时 3.常见问题速查 Q1：为什么联网搜索时断时续？ 原因：服务器负载过高或网络波动 解决方案：避开晚高峰使用，或切换至深度思考模式本地处理 Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown” Q3：上传文件后 AI AI，成本仅为 GPT-4 方案的 1/20 4.伦理与挑战 在享受技术红利的同时需警惕风险： ①数字鸿沟 ⚫ 技术垄断：掌握提示词工程的人群收入差距扩大 3 倍 ⚫ 解决方案：政府推出“全民 AI 素养提升计划”，覆盖 5000 万弱势群体 ②职业替代 ⚫ 高危岗位：基础文案/客服/数据分析岗位替代率达 47% ⚫ 转型路径：建立“人机协作绩效评估体系”，重构岗位价值标准 与技术挑战： ①认知危机 ⚫ 思维退化：调查显示重度 AI 依赖者抽象推理能力下降 27% ⚫ 创新悖论：AI 辅助的专利申请量激增，但颠覆性创新占比下降 15% ⚫ 解决方案：推行“人机分工认证”，强制保留 30%创造性工作由人类完成 ②社会震荡 ⚫ 职业重构：47%基础岗位面临替代，但“AI 训练师”等新兴职业薪酬达传统岗位 3 倍 ⚫ 数字鸿沟：掌握提示词工程的人群收入差距扩大至

世纪技术提高质量、提高接入和降低成本 工作需求 信息服务 广播系统 工业标准框架 为资源管理和支持学习提供管 理服务 智慧课堂：利用 21 世纪技术（ IBM 及其伙伴） 虚拟架构、计入虚拟客 户端解决方案 IBM 服务器与 存储器 客户设备、弱式客户 端 IBM 管理的服务 集中式架构 虚拟桌面服务 学生、教师和职员 公共架构 IBM 公有云 旧的桌面服务 开放教育资源 工作需求

https://llmware.ai/ • 功能：提供统一框架构建基于 LLM 的应用 ，如 RAG 和代理， 包含 RAG Pipeline 和 50 + 小型专用模型 ，适用于定制特定 领 域解决方案。 • 4. LangChain ：官网： 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

利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 14 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 涵盖多元价值观的全模态对齐方案 ➢ Align-Anything 框架支持任意到任意模态对齐，这在目前开源社区中是独一无二的。它填补了现有 框架仅支持单一模态或少数模态对齐的空白，为全模态大模型的对齐提供了统一和通用的解决方案； 数据集：开源涵盖12种模态 的400K对齐数据集 算法：开源面向任意模态、涵盖 SFT、RLHF、DPO等主流对齐 微调算法的训练代码 模型：开源指令跟随微调后的 Chameleon、LLaMA3

任务的要求 ，提高输出的准确 性和稳 定性。 模型微调和本地知识库 使用海量数据进行预训练得到的基础 大模型 ，具备广泛的语言理解和生成 能力 ，但在特定任务上的表现往往 不 够精准。 解决方案： （ 1 ）模型微调；（ 2 ）本地知识 库 模型微调技术要点 （ 1 ）高质量的标注数据： 标注数 据 的质量直接影响微调的效果 ， 需 要确 保数据标注的准确性和一致性。 （ 2 过学习和模仿大量图像数据 ，能够自动创作出高度真实和艺术化的图片。 AIGC 在图像生成、 修复、 风格转 换、 艺 术创作等领域展现出强大能力 ，为数字艺术、 设计、 游戏、 电影等多个行业带来创新解决方案。 其优 势包括高效性、 多样性和自动化 ，能够快速生成大量高质量的图像内容 ，满足各种复杂需求 5.3 图片类 AIGC 应用实 践 AIGC 能够生成高度逼真的图像 ， 如人脸、 动物、