Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 知网研学平台 斯坦福STORM 数据来源 依托真实且可靠的学术数据库， 确保文献数据的准确性与可信 度，为综述内容的真实性提供 坚实保障 涵盖全球科技论文、专利文献、 科学数据、学位论文、预印本、 图书专著及开放资源 中国知网数据库，涵盖海量的 中文文献 通过必应搜索引擎收集数据， 确保来源的广泛性，但主要依 赖互联网主流来源，可能包含 推广内容，需进一步筛选和验 证 文本类型 日 2 0 2 4 年 1 2 月 2 6 日 发 布 总 参 数 达 6 7 1 0 亿 的 D e e p S e e k - V 3 ， 采 用 创 新 MoE架构和FP8混合精度训练， 训练成本大幅降低 DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGl）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能

调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 利益相关者沟通计划（1800字内）：设计一个定期向各利益相关者（如高管、 合作伙伴、媒体）汇报项目进展的机制。指明沟通频率、方式和关键信息点。 11. 应急预案（1000字内）：为2—3个可能的重大意外情况（如重要环节延期、预 算超支、负面舆情等）制定详细的应急预案。包括触发条件、响应流程和补救措施。 12. 执行后评估机制（700字内）：设计一个项目后评估框架，包括效果评估、经 验总结和持续优化建议。指明评估的时间点和主要维度。

Kubeflow 的机器学习训练服务 3.模型管理和模型 Serving 服务 Experiment Training Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机 GPU 实验 JDOS 常规的容器服务 ，使用 gpu 的 zone ， 自行设定相应的镜像即 可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 – Job 调度 （部门 quota 限制 + 优先级） • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架（镜像）：支持官方，亦可自制 （提供 dockerfile 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving 与训练集成 • 用户只需要简单选择机房和

表 I.3 应 用 程 序 的 区 别 进一步了解表格中概括的内容： 网络，网页浏览器和邮件两者配置网络都比较简单，网页浏览功能大致相同。 Mozilla Firefox 是 Ubuntu 预 装 的 网 页 浏 览 器 ， Internet Explorer 则 是 Windows 7 预装的。您也可以在 Microsoft Windows 上安装 Firefox 。 Evolution Lucid Lynx / • Ubuntu 默认没有提供您需要的软件。 • 您已经安装了您需要的软件，但有另外的软件和它提供相同或类似的功能，并且您 想尝试一下。 Ubuntu 包含了很多安装方便的预封装软件包。您可以用 Ubuntu 软件中心或者新立 得软件包管理器来安装它们。在应用程序菜单，单击 Ubuntu 软件中心启动 Ubuntu 软件中心。 图 II.33 启 动 Ubuntu 软 件 拥有两个可以提高您的上网体验和效率的强大功能 - 集成的搜索系统和书签。 教员注记： 让学员打开浏览器并试着进行一次搜索。 集 成 搜 索 这 个 功 能 允 许 您 搜 索 、 找 到 任 何 信 息 。 搜 索 框 预 设 了 Google、Yahoo!、Amazon、eBay、Answers.com 和 Creative Commons 等搜 索引擎。您可以在搜索框中输入一个关键字，瞬间就能得到所选择的搜索引擎提供的

读操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多， 读数据要访问磁盘会丌会由亍随机读导致系统性能急剧下降，答案是否定的。 a) 访问 PAGECACHE 时，即使只访问 1k 的消息，系统也会提前预读出更多数据，在下次读时，就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据，系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式，会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 p=851 另外 4k 的消息在完全随机访问情冴下，仍然可以达到 8K 次每秒以上的读性能。 (2). 由亍 Consume Queue 存储数据量极少，而丏是顺序读，在 PAGECACHE 预读作用下，Consume Queue 的读 性能几乎不内存一致，即使堆积情冴下。所以可讣为 Consume Queue 完全丌会阻碍读性能。 (3). Commit Log 中存储了所有的元信息，包含消息体，类似亍

重启服务器过程中，单击Delete键进入BIOS，选择“Advanced > MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“Support Smmu”设置为“Disable” 。 步骤2 关闭预取。 1. 在BIOS中，选择“Advanced>MISC Config”，单击Enter键进入。 2. 将“CPU Prefetching Configuration”设置为“Disabled”，单击F10键保存退

在获取 getLastMapedFile 时，如果需要创建新的 MapedFile 会计算出下 一个 MapedFile 文件地址，通过预分配服务 AllocateMapedFileService 异步预创建下一个 MapedFile 文件，这样下次创建新文件请求就不要等待，因为创建文件特别是一个 1G 的文 件还是有点耗时的， getMinOffset 获取队列消息最少偏移量，即第一个文件的文件起始偏移量