（未来还将支持语音和视频） ⚫ 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 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 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求： 模块 1：基础版（V3）——效率倍增器 适用人群：学生、白领、自媒体创作者 l、图片（JPG/PNG） 高阶用法： ⚫ 文档对比：上传 A/B 两份文件，输入“分析市场策略差异” ⚫ 数据提取：从实验报告 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

Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂： Lotus ， Sakai CLE ， Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案， IBM 帮助教育减少能源损 耗 , 实现合法的需求 IBM 通过提供先进深 度分析技术，为教育 提供新的研究视角， 从指导决策。 通过开放式应用和灵活性  在一个刀片上（每个刀片上具有 10-12 个桌 面图像）支持多种操作系统  对于新的桌面体验来讲，用户需要最小的适 应性。  虚拟桌面架构  通过分享应用环境，每个刀片 支持 50-100 个用户  需要用户适应新的桌面体验  终端服务  基于 1:1 理念，每位学习者拥有一台 PC 或者服务器  桌面超薄式设备  流操作形态和应用 Linux 或者 Windows

后训练优化 降低计算，极致的掩盖，同时保证训练精度 计算量减少 35% 平衡训练效率与 数值精度 计算与通信极致掩盖 减少 50%PP 气泡 以计算换内存、降通信，空间时间双优化 压缩 KVCache 降低内存 90% 支持更高并发 模型容量提升 3 倍 计算量减少 70% DeepSeek 通过从模型结构到训推全流程的优化，带来大模型新 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 • 超大组网规模： 2 层 1:1 无收敛的 AI 网络架构， 最 大支持 128K 集群规模组网，千卡到万卡平滑 演进 千亿稠密 / 万亿稀疏 动态路由，有效吞吐达 98% 控 制器 全 局集 中 算路 自 动生 成 路径 并 动态下 发网络 获取网络拓扑 网络局部计算选路 Hash 冲 突 导 致 有 效 吞 吐 不 足 50% 拥塞 空闲 超大集群线性度 90%+ L2 层 下发路 径 L1 层 分布式并行 + 算网协同，集群并行最优

酷睿™ Ultra 处理器配备内置英特尔 锐炫™ GPU 3，提供多达 8 个 X e 内核（多达 128 个图形执 行单元），有助于减少对入门级独立 GPU 的需求。这一代 处理器支持多达 50 个 HDR 视频流，可提供细节更加丰富的 视效，支持在硬件加速主流 AV1 编解码器，可实现比 H.265 更高效的压缩。对于高级视频墙应用，英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器支持多达 (USB-C) 和 HDMI 2.1 • 图形系统控制器 (GSC) • 集成的英特尔® 图像处理单元 • Windows 通道锁定视频同步，带边框校正功能和 EDID 管理/显示锁定 • 多达 50 个同步 HEVC HDR 10b 1080p30 视频流 • 多达 4 个并发 4K60 HDR 显示器或 2 个 8K 显示器 • 基于 SR-IOV 的 GPU 虚拟化 内存和 I/O 2.2 112 2 否 否 1. 12 Gbps (FRL) 2. 1x8 PCIe Gen 5 Meteor Lake-H 3. 4 MIPI CSI (IPU) 50 mm x 25 mm x 1.35 mm BGA Type 3 eSPI SPI 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 多达 12 个内核（U 多达 16 个内核（H 8 个 X e 内核

，如果被测 试者机器让 平均每个测试者做出 超过 30% 的误 判 ，那么这台机器 就通过了测试 ， 并被认为具有人 类智能 1.1 图灵测试 人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。 当时 ，计算机科学刚刚起步 ，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的思维 和 行为。 在这个背景下 ， 一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 ：满载功耗约 6000W ， 年电费约 5-8 万元（按工业电价 1.2 元 / 度计算） • 维护： 专业工程师团队年成本约 30-50 万元 4.4 本地部署大模型方 案 高校科研基础设施不足 ，算力短 缺且资源碎片化问题依然突出 DeepSeek 虽然大幅降低了算力消耗 ，但对于尖端的 AI ，为科研人员提供智 能 文献整理分析、跨学科交叉研究辅助 ，以及数据驱动的科研 支持。 有数据显示 ，模型效果提升 ，科研人员借助其进行文献阅 读、数 据挖掘、论文撰写的周期能缩短 30%-50% 浙江大学生命科学研究院研究人员把 DeepSeek 当作“交叉学科 顾问”。虽然它在单一领域比不上专业学者 ，但在多领域涉猎上 达到了博士生水平 7. A I 赋能高校科

• 3. LLMWare ：官网： 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

程中优化了欺骗策略。 [1] Sycophancy to Subterfuge: Investigating Reward-Tampering in Large Language Models 50 未来技术方向展望: 模态扩展 + 模态穿透进一步拓展强推理边界 ➢ RLHF与DPO方法本身是模态无感的，通过数据构造能够直接应用于多模态场景； ➢ 但是，多模态对齐的难点在于： ➢ 模态数