。 汽车零部件和整车的性能，不仅关乎驾驶性能和体验，更关乎生命安全。因此，必须保证汽车零部件完好无缺陷， 整车装配高度精准可靠，确保每一个部件都符合严格的安全标准。 例如，轮毂是汽车的重要组成部分，其质量直接关系到汽车的安全性和使用寿命。在轮毂的生产制造中，容易产生 划痕、擦伤、气孔、毛刺、喷涂不到位、黑点等外观缺陷。缺陷的多样性、表面反光的干扰以及生产线上的实时检 测要求，使得效率和准 /platforms/details/alder- lake-p.html 1. 性能测试结果基于配置信息中显示的日期进行的测试，且可能并未反映所有公开可用的安全更新。预测或模拟结果使用英特尔内部分析或架构模拟或建模，该等结果仅供您参考。系统 硬件、软件或配置中的任何差异将可能影响您的实际性能。关于性能和基准测试程序结果的更多信息，请访问：intel.cn/PerformanceIndex cn/content/www/cn/zh/architecture-and-technology/turbo- boost/intel-turbo-boost-technology.html B. 英特尔锐炫™ GPU 仅适用于部分搭载 H 系列英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的系统，且系统内存为至少 16 GB 的双通道配置。需要 OEM 支持；请咨询 OEM 以 了解系统配置详细信息。 产品规格请参阅 https://ark

数据准备：few-shot long cot data, 详细带反思和验证的数据集 ➢ 双重验证：由人类注释者和 R1-zero 生成的高质量链式思考 （Chain-of-Thought, CoT）数据，部分样本长度达到 10,000 Token ➢ 成效：提供一些 Human Prior \ 显著提升了语言的语义连贯性、可 读性和基本推理能力。 ➢ 推理为中心RL Reasoning-Oriented Pipeline 总览 ➢ 拒绝采样和全领域SFT Rejection Sampling and SFT ➢ 当上一个阶段的RL收敛之后，再进行SFT ➢ 和之前Cold-Start 的数据不同，这部分SFT主要是负责全领域 任务 ➢ 600k 推理任务：(1) 基于规则的奖励 (2) 利用批判模型融 合生成式奖励 ➢ 200k 通用任务 (writing \ role-playing \ ➢ CoT 生成的推理步骤是模型输出的一部分，并不能保证它反映了模型的真实内部计算过程。模 型可能学会输出符合人类期望的思维链，但实际推理过程可能与其展示的 CoT 不同。 ➢ 当模型具备长期目标意识（Instrumental Reasoning）时，它可能会构造看似合理但实际上误导 性的 CoT，以隐藏其真正的意图。此外，CoT 仅是文本输出的一部分，并不代表模型的实际内 部推理过程，因此不能确保其真实透明。

，支持校园办公自动化、 科研项目辅助、 学术资源分析等多领域应 用 浙江大学、 中国人民大学、 厦门大学、 北京师范大学、 北京 交 通大学等高校发布消息 ，表示正在探索开展有关 DeepSeek 的 实践应用 ，部分高校已在自主研发的教学课程平台中接入 该大 模型。 DeepSeek 化身智能“助教” ，为师生深度思考赋能。 4.2 国产 AI 大模型 DeepSeek 走入高 校 中国农业大学、 中央民族大学等高校还利用该大模型的问答 Response ） 数据集用于训练模型理解任务指令并生成符合预期的响应 时效性问题 对知识更新频繁的领域 ，微调后的模型可能很快会过时 ， 需要不断重新训练 在微调完成后 ， 部分高级模型还会使用强化学习进行优化。 例如 ， ChatGPT 和 Claude 使用 人类 反馈 强化学习（ RLHF ） 让模型的回答更符合用户期望 ，更好地选择符合人类偏好的答案 数据准备成本高 AIGC 可以增加图像的饱满感和增强细节 ， 使图像质量得到提升。 这 在提升照片的视觉效果、 改善图像的清晰度和细节方面非常有用 AIGC 还可以修复损坏的图像 ， 如去除噪声、 填充缺失的部分等。 这项技术对于保护和恢复古 老 的艺术作品、 修复损坏的照片等具有重要意义 5.3 图片类 AIGC 应用实 践 图像识别 图像修复 图像增强 图像生成 5.3 图片类 AIGC 应用实践

Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 KV Cache 资源开销：相比于传统 MHA ， MLA 通过降 维 操作使得存储的张量维度大幅减小。（下图中仅红色阴影部分需要存 储） (bs, ℎ) (bs, ℎ) 2bsℎ (bs, ℎ) (bs, ℎ) bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪ 隐藏层宽度ℎ MLA 架构： 1 ）分别对 Query • 1F1B 中每个 batch 拆分为 1 个 forward 和 1 个 backward • ZeroBubble 中把 backward 拆分为 input 和 weight 两个部分 • DualPipe 中使用对称处理 ，不同 batch 从不同的 device 上开始流水 ③ 每卡显存占用略微增大 DualPipe ：双流并行优化计算和通信， All-to-All 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 LoRA 微调 1.1x 业界 8 机 Atlas 800T A2 qLoRA 微调 1.1x 业界 4 机 Atlas

，在推理能力上表现出色。 • 阿里云百炼： 提供多个 DeepSeek 系列模型 ，如 DeepSeek - V3 、 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等 ， 部分限时免费 ，涵盖文本生成等功能。 • 百度智能云： 千帆 Model Builder 全面支持 DeepSeek - R1/V3 调用 ，且限时免费 ，其模型在百科知 识、 数学推理等任务表现突出。

万+）、智能流程设计师、数字资产管理员 ⚫ 技能升级：提示词工程师认证考试报考人数突破百万 ②教育革命 ⚫ 教学模式：教师转型为“AI 协奏者”，聚焦个性化辅导与创造力培养 ⚫ 考试改革：部分省份允许携带 AI 助手参加职业资格考试 ③经济形态 ⚫ 零边际成本创业： 个人开发者通过 DeepSeekAPI，3 天开发出月入 10 万的智能客服系统 ⚫ 分布式经济：