成功攻克国际数学猜想的Deepoc-M大模型，以“超低幻觉”打破这一桎梏，将目标人群从繁琐的“纠错工作”中解放，让科研者聚焦核心创新、教育者深耕育人本质，真正释放数理领域的创造力价值。- 跨域研究赋能：降低创新试错成本：面对跨学科数理研究的知识壁垒，可精准整合不同领域的权威理论与数据，提供无偏差的交叉分析支撑，帮助科研者快速找到跨域创新的切入点，减少因信息偏差导致的无效试错，让小众领域与跨域研究的

Deepoc大模型通过光电混合架构实现突破性进展：采用光-电协同推理引擎将延迟降至0.8ns，结合动态路径优化算法提升规划效率2.3倍。其模块化架构支持768维多模态向量空间和动态算力扩展，适配边缘至数据中心需求。通过神经符号混合架构和误差补偿机制，工业质检准确率达95%。三维集成技术实现10M/mm²计算密度，配套200+专用算子库简化部署。相比传统方案，延迟降低10-100倍，能效提升10-2

在机器人智能化升级的浪潮中，如何在不破坏原有机器人硬件架构的前提下，快速赋予机器人感知、理解、决策和执行能力，成为行业核心痛点。Deepoc具身大模型（VLA）外拓开发板应运而生，通过多模态融合技术，为传统机器人注入"大脑"，实现从"机械执行"到"智能决策"的跨越式升级。

在机器人智能化升级的浪潮中，如何在不破坏原有机器人硬件架构的前提下，快速赋予机器人感知、理解、决策和执行能力，成为行业核心痛点。Deepoc具身大模型（VLA）外拓开发板应运而生，通过多模态融合技术，为传统机器人注入"大脑"，实现从"机械执行"到"智能决策"的跨越式升级。

实验室智能化技术发展迅速，自动化实验执行实现98.7%操作准确率，多模态数据融合提升分析效率3倍。关键技术包括： 1.机器人精准控制（亚毫米级精度） 2.智能数据管理（92%特征提取准确率） 3.预测性维护（故障率下降76%） 4.实验设计优化（减少67%实验次数） 面临多模态数据对齐、系统可解释性等挑战，未来将向神经符号系统、量子计算等方向突破，推动实验室向"认知增强型"转型

摘要：无人机行业正迎来AI技术驱动的变革浪潮。Deepoc大模型通过多模态融合技术，显著提升了无人机在复杂环境中的导航精度（避障响应<200ms）和数据处理效率（召回率98.5%）。该技术已成功应用于农业植保、物流配送等领域，科比特实测显示建模效率提升300%，决策速度达人类8.6倍。未来，模型将在无人机集群控制、产品设计等方面持续创新，推动行业向智能化方向发展，预计将缩短60%研发周期并提

摘要： 核能系统智能化转型面临数据高敏、高可靠等挑战，需构建AI全栈技术体系。基于分布式协同架构（云-边-端）和混合计算加速（异构算力调度、模型轻量化），大模型实现了多模态感知融合（精度±0.1%）和强化学习控制优化（响应速度提升40倍）。安全技术涵盖对抗训练、隐私保护（联邦学习+同态加密）及硬件级防护（ECC内存）。国产化突破包括昇腾AI生态适配和形式化验证。未来，量子-经典混合计算和神经符号系

例如，在酒店场景中，机器人能够识别出“门”和“椅子”，但无法理解这是一个“客房”空间，更无法推断出客人在这个环境中可能产生的服务需求。这种认知的碎片化严重限制了机器人的实际服务能力。初期可能主要承担简单的物品配送任务，随着对环境和用户习惯的深入理解，逐步扩展到主动服务、个性化推荐等更复杂的服务场景。未来的服务机器人将不仅能够理解用户的显性需求，更能通过语气、表情等细微线索感知用户的情绪状态，提供恰

摘要：Deepoc大模型突破传统AI辅助半导体设计的单点优化局限，构建"全链路自主设计+精准风险管控"体系。通过物理规则嵌入神经网络实现3nm工艺0.1%误差预测，联邦学习框架缩短5nm设计周期至72小时，知识图谱使跨工艺迁移效率提升40%。在参数优化、制造增强等四大核心场景实现突破：3nm节点驱动电流提升18%、漏电功耗降低23%，晶圆制造缺陷检测F1-score达0.89。

眼前，一台搭载 Deepoc 具身智能模型的巡检机器狗，用机械臂熟练扳动 DN25 阀门，随后主动语音汇报：“3 号泵区温度异常，已完成标记并同步至控制中心。语音交互层面：系统通过语音识别捕获指令后，大模型会解析其中的模糊描述，比如 “生锈的管道”“闪烁的指示灯”，并结合上下文精准把握真实需求；这种 “感知 - 行动” 的连续闭环，让机器狗能应对从未训练过的场景（如倾斜的阀门、破损的把手），而非仅