积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部综合其他(10)人工智能(10)

语言

全部中文(简体)(7)中文(简体)(2)英语(1)

格式

全部PDF文档 PDF(10)
 
本次搜索耗时 0.023 秒,为您找到相关结果约 10 个.
  • 全部
  • 综合其他
  • 人工智能
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 中文(简体)
  • 英语
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 训练知识为网上通用,缺少政府和企业内部知识,不懂业务,无 法解决实际问题  闭源模型云端部署,使用过程中数据外传上网,存在泄密风险  闭源模型规模庞大,无法为企业进行定制,无法本地部署  成本高昂,一般企业难以负担 50政企、创业者必读  不追求用一个大模型解决企业所有问题,而是找垂直场景,做专业技能大模型 • 政府和企业不需要全能博士,需要管培生  企业内部未来一定是多个大模型组合工作 垂直大模型、场景大模型的最佳选择 DeepSeek开源,可本地部署,能力强,免费 53政企、创业者必读 利用DeepSeek打造专业模型 不用卷算力、卷数据、卷参数  可用本地算力(自有机房或一体机)  接入企业内部专业数据,无需互联网全量数据  通过蒸馏的小模型能力也很强 54政企、创业者必读 DeepSeek打造企业应用最重要的是从何入手 对上 对下 对内 对外 四个方向 降低10倍人力 降低10倍成本
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 询) • 实体提取(人名、地点、事件) 知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识 推 理 ) • 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 文本分类 • 文本分类 • 主题标签生成(如新闻分 类) • 垃圾内容检测 Mermaid图表 · 流程图 个新员工,他需要在短时间内熟悉公司的产品线、组织 结构、内部系统以及行业情况。然而,公司的产品手册复杂,部门间的职责不清晰,内部系统操作繁琐,行业信 息量庞大,这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手,影响工作效率和表现。 以往的解决方式: • 依赖同事的口头介绍,容易遗漏重要信 息。 • 手动查阅厚重的产品手册和内部文档, 耗时较长。 • 参加多部门的培训,但信息量大,难以 “我完全理解项目的重要性,但家人目前手术风险高,必须陪护到周四。我已培训小刘处理核心问题,并随时在 线支持(附排班表)。回来后我申请周末加班补进度。 场景4:项目中急需请假 如何开口 最终行动建议: • 快速评估优先级:家庭紧急事件(如生命健康)永远高于工作,无需愧疚。 • 用AI生成沟通模板:确保信息清晰、理性、有解决方案。 • 当面沟通+书面留痕:先口头说明(体现尊重),再邮件/消息发送书面请假(附交接文 档)。 •
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    各环节都面临安全风险,既面临自身技术缺陷、不足带来的风险,也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 (a)可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂,推理过程属黑灰盒模式,可能导致输出结果难以预测和确切归因,如 有异常难以快速修正和溯源追责。 (b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训 图片、音频、视频等高仿真内容,可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制,导致认证鉴权失效。 (c)不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 作中不规范、不当使用人工智能服务,向大模型输入内部业务数据、工业信息, 导致工作秘密、商业秘密、敏感业务数据泄露。 (d)滥用于网络攻击的风险。人工智能可被用于实施自动化网络攻击或- 6 - 人工智能安全治理框架 提高攻击效率,包括挖掘利用 训练数据、算力设施、模型算法、产品服务、应用场景各方面采取技术措施予 以防范。 4.1 针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 (a)不断提高人工智能可解释性、可预测性,为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明,正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 (b)在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范,尽可
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 批判性思考:对AI的输出保持警惕,交叉验证重要信息。 幻觉生成陷阱:当AI自信地胡说八道 陷阱症状: ▪ AI提供的具体数据或事实无法验证 ▪ 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略: ▪ 明确不确定性:鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示:要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证:要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用:明确要求AI提供信息来源,便于 执行摘要(300字内):概括整个执行方案的核心内容、主要目标和关键成 功因素。 2. 项目团队构成(300字内):列出核心项目团队成员,包括内部人员和外部 合作方。明确每个角色的主要职责和决策权限。 3. 里程碑规划(1200字内):设定5—7个关键里程碑事件。每个里程碑都应包 含具体目标、完成标准和时间节点。使用甘特图呈现整体时间线。 4. 资源分配引导 5. 风险评估要求 4
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 批判性思考:对AI的输出保持警惕,交叉验证重要信息。 幻觉生成陷阱:当AI自信地胡说八道 陷阱症状: ▪ AI提供的具体数据或事实无法验证 ▪ 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略: ▪ 明确不确定性:鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示:要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证:要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用:明确要求AI提供信息来源,便于 执行摘要(300字内):概括整个执行方案的核心内容、主要目标和关键成 功因素。 2. 项目团队构成(300字内):列出核心项目团队成员,包括内部人员和外部 合作方。明确每个角色的主要职责和决策权限。 3. 里程碑规划(1200字内):设定5—7个关键里程碑事件。每个里程碑都应包 含具体目标、完成标准和时间节点。使用甘特图呈现整体时间线。 4. 资源分配引导 5. 风险评估要求 4
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    宏观经济预测 场景应用 应用场景2:金融分析,市场预测 1.数据获取 2. 模型构建与供应链 脆弱性评估 3. 情景模拟与建议 情景模拟: 建立基于5种不同情景(如需求波动、突发 事件、技术革新)的供应链模拟模型。 使用Deep Research提供的可视化工具生 成可解释性的分析报告,展示各情景对供 应链压力及影响的具体路径。 供应链脆弱性评  使用层次分析法对各关键因素 线的稳定性) 物流效率(如运输 网络的优化性) 需求响应能力(如 预测和应对需求变 化的能力)  模型构建:  在供应链风险最高的环节加强协 同协作,并提供透明的沟通机制。  加强内部风险管理框架的设计, 建立应急响应和恢复计划。  定期更新模型和数据来源,确保 预测准确性和前瞻性。 金融分析案例:数据整合,供应链优化 分析商品数据 通过分析海量商品数据 揭示市场趋势,帮助商
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场

    定义AI的角色: 经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task(任务) 具体任务描述: 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告 (XX活动/事件相关背景信息如下……) Goal(目标) 期望达成什么目标效果: 通过该文案吸引潜在客户,促成消 费……通过该报告为相关企业管理 者提供……策略支撑 Objective(操作要
    0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

    B - C - D Table 19 | An example of CMMLU. 40 PROMPT 文章:英雄广场(Heldenplatz)是奥地利首都维也纳的一个广场。在此曾发 生许多重要事件— 最著名的是1938年希特勒在此宣告德奥合并。英雄广场是 霍夫堡皇宫的外部广场,兴建于皇帝弗朗茨·约瑟夫一世统治时期,是没有完 全建成的所谓“帝国广场”(Kaiserforum)的一部分。其东北部是霍夫堡皇宫
    0 码力 | 52 页 | 1.23 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 DeepSeek图解10页PDF

    模型可以完全避免数据上 传至云端,确保敏感信息不被第三方访问。 2. 可定制化与优化。支持微调(Fine-tuning):可以根据特定业务需求对模 型进行微调,以适应特定任务,如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行,适用于无网络环境。可在离线环境下运行:适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性:即使云服务宕机,本地大模型依 然可以正常工作,不受外部因素影响。 本教程搭建
    0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 普通人学AI指南

    闭源:由一个小团队开发的闭源 AI,专注于生成创意和艺术图像。 2.3 AI 视频工具 Figure 5: AI 视频工具 2.3.1 Sora (OpenAI 公司) 内测:由 OpenAI 开发,目前处于内部测试阶段的项目。 8 2.3.2 Runway 闭源:一个闭源的创意工具,支持通过 AI 进行视频编辑和生成。 2.3.3 Pika 闭源的图像编辑工具,专注于简化图像处理流程。 2.3
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
    3
共 10 条
  • 1
前往
页
相关搜索词
周鸿祎清华演讲DeepSeek我们带来创业机会360202502华大大学清华大学普通通人普通人如何抓住红利人工智能人工智能安全治理框架1.0入门精通20250204DeepResearch科研第二赋能职场V2StrongEconomicalandEfficientMixtureofExpertsLanguageModel图解10PDFAI指南
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩