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　　　　一直以来，科大讯飞大模型“讯飞星火”坚持走全国产化路线。尽管在全国产算力平台上训练深度推理模型时，遭遇了诸多挑战，但科大讯飞团队携手华为科研团队，攻克了训练推理强交互、高吞吐推理优化以及国产算子优化等一系列难题，最终成功训练出星火深度推理模型X1。

期末提交作业时，文博系学生张馨予完成了“基于深度学习的青铜器年代判定”程序demo。她先把青铜器分为黄河上游、长江中游、长江下游等5个类别，建立图片训练集和测试集，然后搭建大模型框架，让大模型对训练集中的青铜鼎图片进行学习，以达到高精度的辨识归类效果。在测试中，这个程序demo正确识别了21张青铜鼎图片中的16张，准确率约为76%。如果通过建立图片数量更多的数据训练集，并对模型框架进行微调，还可以进一步提高识别准确率。

　　　　三是支持企业以技术创新和差异化发展道路，避免低端同质化“内卷”。把握新质生产力发展契机，推动企业加大创新投入力度，特别是瞄准产业链短板领域，打造安全、韧性、绿色的汽车产业链供应链，同时形成差异化发展路线，避免同质化“内卷”。支持企业合理扩大出口，充分释放燃油车全产业链优势和新能源汽车技术优势，支持企业由产品“出海”向品牌“出海”、技术“出海”、资本“出海”转型，提升全球化竞争力。与此同时，要通过技术创新和加强管理，学习盈利企业的先进经验，帮助企业降低成本，这是减少或消除企业亏损的有效途径。