鲲鹏原生开发 技术白皮书 01 鲲鹏原生开发的机遇和挑战 01 02 鲲鹏原生开发的核心技术理念 03 03 鲲鹏原生开发能力介绍 05 3.1 代码开发阶段 06 3.1.1 代码开发 06 3.1.2 代码优化 28 3.1.3 编译 30 3.1.4 调试 32 3.1.5 调优 37 3.2 流水线阶段 61 3.2.1 门禁检查 61 4.1 金融 81 4.1.1 恒生电子：基于鲲鹏原生开发经纪场外业务系统，让证券数据处理更高效 81 4.1.2 宇信科技：基于鲲鹏原生开发金融软件，让金融信息处理更高效 83 4.2 电信 86 4.2.1 浩瀚深度：鲲鹏原生赋能 DPI 采集系统，网络数据可视化处理更加高效 86 4.2.2 恒安嘉新：基于鲲鹏原生开发安全采集分析平台，保障企业信息系统安全稳定运行 89 3 政府 91 4.3.1 超图软件：基于鲲鹏原生开发地理信息系统，让自燃资源评估更高效 91 4.3.2 深圳防灾减灾技术研究院：鲲鹏原生助力地震观测数据高效处理 93 4.4 电力 95 4.4.1 广州海颐：基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件，加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控：基于鲲鹏原生开发新能源计算平台，为电力系统提供高效算力支撑 97 4

报告 中国海外园区可再生能源 开发技术潜力评估 Technological potential assessment of renewable energy projects developed in China's Overseas Industrial Parks 宋婧，苗红，郭禹琛，温芷晴，叶晓枫，潘思涵 作者介绍 致谢 引用建议 宋婧，苗红，郭禹琛，温芷晴，叶晓枫，潘思涵. 2024. "中国海外园区可再生能源开发技术潜力评估" 报告. 北 京：世界资源研究所. https://doi.org/10.46830/wrirpt.22.00050. 版本 1 November 2024 | 2024年11月 宋婧 | 世界资源研究所（美国）北京代 表处，可持续转型中心能源项目研究员。 邮件：jing.song@wri.org 苗红 | 世界资源研究所（美国）北京代 通过空间遥感技术模型识别用地类型并 评估风光潜力 20 识别中国海外园区的数量和类型 21 采用土地利用类型分类评估光伏项目开发技术 潜力 23 基于风机布排组合评估风电项目开发技术潜力 27 第三章. 数量众多、分布广泛的中国海外园区 31 第四章. 中国海外园区光伏开发技术潜力评估 33 工业/商业园区光伏开发技术潜力 34 农业园区光伏开发技术潜力 37

1）一次开发，多端部署 · · · · · · · · · · · 3）统一生态，系统智能 · · · · · · · · · · · O1 O3 万物互联时代应用开发的机遇、 挑战和趋势 鸿蒙生态应用核心技术理念 12 24 2）可分可合，自由流转 · · · · · · · · · · · 22 CONTENT O2 鸿蒙生态应用开发核心概念 O4 O5 O6 鸿蒙生态应用开发能力全景 2）鸿蒙开发套件 · · · · · · · · · · · · · 3）三方库 · · · · · · · · · · · · · · · · · 4）鸿蒙生态伙伴 SDK 市场 · · · · · · · · 32 41 40 高效开发与测试 1）典型开发场景 · · · · · · · · · · · · 44 46 44 4）应用程序框架 · · · · · · · · · · · · · · 5）鸿蒙开放能力 · · · · · · · · · · · · · 6）集成开发环境 · · · · · · · · · · · · · · 58 65 61 7）测试工具 · · · · · · · · · · · · · · · 75 快速上架与多端分发

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 及 R1 技术剖析 ➢ Pipeline DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 ➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 ➢ 其他讨论：Over-Thinking 过度思考等 ➢ 未来方向分析探讨 ➢ 模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V ➢ 合成数据及Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱

敬请阅读末页的重要说明 2025 年 02 月 17 日 推荐（维持） AI 制药蓝海，人工智能助力新药开发全流程 消费品/生物医药 医药健康是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 ❑ AI 可用于新药开发全过程，达到降低成本，增加药物研发可能性目的。根据 DPI 援引英矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段 的 2 年降至 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 AI+Biotech 的商业 模式转变，通过 AI 技术为药企和 CRO 公司提供研发外包服务，甚至自建研 发管线对外授权或推进上市，近些年成立的初创公司多选择此类商业模式， 包括晶泰控股、英矽智能、Recursion Pharmaceuticals、Relay Therapeutics 等。 ❑ 单纯提供 AI 软件服务很难满足客户需求，同时市场空间有限，更深层次参与 新药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为

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