Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分

文我有提到，此时此刻的技术先进性并不重要。甚至在计算机发展史上，很多领域中笑到最后的 产品，并不是技术上最先进的。抛开成本和易用性，空谈技术先进性是最常见的错误。 那么具体到大模型领域，闭源与开源，两种方法孰优孰劣？我的回答是采取什么方法因人而 异，但开源会更有优势。 大模型赛道的核心制约条件是成本太高——训练成本高，运行成本高。如何尽可能降低成本， 28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期 AI 公司也已接近个人模型的技术目标。但目前端到端多模态模型和推理模型的 成本仍然较高，且在一些场景下还不够稳定。 但 2023 年以来，模型知识密度有每 8 个月提升一倍的“类摩尔定律”趋势，加上硬件的摩 尔定律和推理框架的优化，一到两年后，个人模型的成本将达到可以让用户随时使用的水平，就 像互联网应用一样，通过广告和少数订阅即可盈利。类似 o1 的强推理能力模型也不一定需要很 大，未来将 面对这些挑战，需要采用科学的评估方法。LangSmith、Arise、Langfuse、Ragas 和 DeepEval 等项目提供了评估和监控所需的各种指标和工具，帮助开发者量化测量、监控和调 试他们的 AI 应用系统。 展望未来，o1 模型的发布标志着大模型研究进入了新的时代。o1 模型的推理能力提升对 AI 基础设施提出了更高的要求，例如并行计算部分思维链路、减少不必要的思维过程等。研究

多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评 审，确保代码的可读性和可 维护性，及时做出缺陷反馈 提出企业开源项目，确定是 否开源、开源时间、企业内 是否具有开源应用场景以及 可预期开源收益 自主研究及绘制。 L0级：基础开源OS L1级：基于上游的开源OS L2级：基于L1的商业版OS L3级：L1/L2二开 原创自研的操作系 统，通常将底层技 术进行开源 基于L0级开源OS深度优 化和定制，补充自主开发 的先进技术、企业级功能 服务，实行再开源 商业公司针对L1级别的操作系统 进行商业版优化发行，可选择性 的开源，也可额外发行L3的开源 版本 在L1基础上做场景 化发行；或经过L2

展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。
c. ⽬前团队⼈数超过
80
⼈，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。
2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
我觉得最终衡量⼀个
AI
产品的⻓期价值，就是看⽤⼾愿意在它上⾯输⼊多少个⼈化的信息，然后
lossless
long-context
和个性化负责把这些输⼊变成有价值的东西。
可能也还需要新的硬件形态，但我觉得模型和软件现在也还是个瓶颈。因为要再往下钻⼀层，让⽤⼾ 输⼊很多信息的前提是
trust，是你需要有⾜够
engaging
和
human
like
的AI。不能说是我为了得到你 etectron2， ⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
在基础设施⽅⾯，团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千卡集群 全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分布式系统数量级性 能优化的经验。 在强化学习⽅⾯，团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、Google、

模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac FP8 ≥890GB 2*XE9680（16*H20 GPU） DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20 或 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. 国产硬件推荐配置 模型参数 推荐⽅案 适⽤场景 1.5B 太初T100加速卡 个⼈开发者原型验证 14B 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理

按住 Shift 拖动滑动条可进⾏微调，按住 Ctrl 拖动滑动条则以整数 或 5 的倍数逐级改变数值。 ⼯具栏 ⼯具栏包括了⼀些重要的功能，每个按钮和菜单的位置经过了精⼼ 安排，以便在绘画时随⼿调⽤。 要进⼀步学习⼯具栏的相关知识，可阅读使⽤⼿册的 ⼯具栏 章 节。熟练使⽤⼯具栏可以提⾼绘画效率，尤其是在使⽤数位屏和笔 式电脑时。 ⼯作空间选单 ⼯具栏最右侧的按钮是⼯作空间选单，你可以⽤它加载不同的⼯作 ”切换 为了“清除”。 笔刷实⽤快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺⼨，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡⽪擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜⾊。 I 和 O：增⼤或者减⼩不透明度。 D：重置前景⾊为⿊，背景⾊为⽩。 X：对调背景⾊和前景⾊。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：⼀组⽤来在画布上显⽰不同拾⾊器的快捷键。 ⼩异。 你想做的是在计算机上运⾏ Krita 这样的应⽤软件，然后让 Krita 与数位板这样的外设硬件进⾏沟通。然⽽应⽤软件和硬件之间的直 接沟通⾮常困难，操作系统的作⽤就是在两者之间建⽴起⼀座桥 梁。 每当你启动 Krita 之后，Krita ⾸先会与操作系统建⽴联系，要求它 进⾏显⽰图像、调⽤内存等各种操作。不过现在最重要的是，Krita 要从数位板获取信息！ 然⽽操作系统表⽰它做不到，因为它并不了解你的数位板是如何⼯

文件系统的共 享范围和写时复制支持、用于检测固件引起的延迟的硬件延迟跟踪器、对 来自 Project Ara 的 Greybus 总线的支持、更高效的 BPF 分析器、新的可选 BBR TCP 拥塞控制算法、虚拟映射内核堆栈等特性。 由于是 LTS 版本，Linux 4.被广泛用于生产环境，比如基于 Linux 4.9 操作 系统驱动的大规模生产设备/硬件。 写字板是一种基本的文本编辑应用程序， 允许用户创建和编辑带有格式化文本的 提供高效的读写。 开源 3D 游戏引擎 Godot 正式发布 4.0 主要新特性包括：Cycles 支持光和影的耦合，支持光滑表面的路径引导， 支持苹果 Metal API 的 MetalRT 硬件光线追踪，HIP 后端支持 AMD RDNA2 和 RDNA3 APU，默认 UI 字体 Inter，Linux 和 macOS 版最低要求 OpenGL 4.3，升级渲染能力，等等。 Wine-CE PyTorch 2.0 版本包括稳定版的 Accelerated Transformers（以前称为 Better Transformers）。PyTorch 是一个 Torch7 团队开源的 Python 优 先的深度学习框架。 21 / 87 1 1 Slint 1.0 正式发布 DragonflyDB 1.0 正式发布 开源开发者事件回顾 FerretDB 1.0 正式 GA Layui

常”切换为了“擦 除”。 笔刷实用快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺寸，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡皮擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜色。 I 和 O：增大或者减小不透明度。 D：重置前景色为黑，背景色为白。 X：对调背景色和前景色。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：一组用来在画布上显示不同拾色器的快捷键。 MacOS，而其余的一些人，包括许多程序员，习惯使用 Linux。 虽然这几个操作系统各有特点，但它们的工作原理却是大同小异。 你想做的是在计算机上运行 Krita 这样的应用软件，然后让 Krita 与数位板这样的外设硬件进行沟通。然而应用软件和硬件之间的直 接沟通非常困难，操作系统的作用就是在两者之间建立起一座桥 梁。 每当你启动 Krita 之后，Krita 首先会与操作系统建立联系，要求它 进行显示图像、调用内存等各种操作。不过现在最重要的是，Krita 糟糕的驱动程序 数位板的驱动程序是由制造商编写的。一些非常廉价的数位板，虽 然它们的硬件还行，但配套的驱动程序却非常糟糕，无法正常工 作。我们对此无能为力。你要么联系制造商反映问题，要么重新购 买一块配有良好驱动程序的数位板。 驱动程序冲突 Windows 通常只允许使用一个 WinTab 驱动程序。如果需要更换 数位板硬件，请记得先卸载旧数位板的驱动程序，然后再安装新数 位板的驱动程序。其他操作系统的表现会好一些，但即使是内建了

”切换为了“擦 除”。 笔刷实用快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺寸，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡皮擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜色。 I 和 O：增大或者减小不透明度。 D：重置前景色为黑，背景色为白。 X：对调背景色和前景色。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：一组用来在画布上显示不同拾色器的快捷键。 多程序员，习惯使用 Linux。 虽然这几个操作系统各有特点，但它们的工作原理却是大同小异。你想做的是 在计算机上运行 Krita 这样的应用软件，然后让 Krita 与数位板这样的外设硬件 进行沟通。然而应用软件和硬件之间的直接沟通非常困难，操作系统的作用就 是在两者之间建立起一座桥梁。 每当你启动 Krita 之后，Krita 首先会与操作系统建立联系，要求它进行显示图 像、调用内存等各种操作。不过现在最重要的是，Krita 件还行，但配套的驱动程序却非常糟糕，无法正常工作。我们对此无能为力。 你要么联系制造商反映问题，要么重新购买一块配有良好驱动程序的数位板。 驱动程序冲突 Windows 通常只允许使用一个 WinTab 驱动程序。如果需要更换数位板硬件， 请记得先卸载旧数位板的驱动程序，然后再安装新数位板的驱动程序。其他操 作系统的表现会好一些，但即使是内建了大部分数位板驱动的 Linux，也无法 同时识别两块使用了不同驱动程序的数位板。 软件干扰

”切换为 了“清除”。 笔刷实用快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺寸，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡皮擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜色。 I 和 O：增大或者减小不透明度。 D：重置前景色为黑，背景色为白。 X：对调背景色和前景色。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：一组用来在画布上显示不同拾色器的快捷键。 多程序员，习惯使用 Linux。 虽然这几个操作系统各有特点，但它们的工作原理却是大同小异。你想做的是 在计算机上运行 Krita 这样的应用软件，然后让 Krita 与数位板这样的外设硬件 进行沟通。然而应用软件和硬件之间的直接沟通非常困难，操作系统的作用就 是在两者之间建立起一座桥梁。 每当你启动 Krita 之后，Krita 首先会与操作系统建立联系，要求它进行显示图 像、调用内存等各种操作。不过现在最重要的是，Krita 件还行，但配套的驱动程序却非常糟糕，无法正常工作。我们对此无能为力。 你要么联系制造商反映问题，要么重新购买一块配有良好驱动程序的数位板。 驱动程序冲突 Windows 通常只允许使用一个 Wintab 驱动程序。如果需要更换数位板硬件， 请记得先卸载旧数位板的驱动程序，然后再安装新数位板的驱动程序。其他操 作系统的表现会好一些，但即使是内建了大部分数位板驱动的 Linux，也无法 同时识别两块使用了不同驱动程序的数位板。 软件干扰