普通人学AI指南
. . . . 13 2.6.4 Llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3 零代码本地部署 AI 后端 13 3.1 大模型 Llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.1 步骤 1:安装 Ollama 工具,旨在提高 AI 应用的可访问性和效 率。 2.6.4 Llama3 描述:Meta 推出的最新开源大型语言模型,具有高级自然语言处理能力,适用 于多种 AI 任务。 3 零代码本地部署 AI 后端 首先介绍一种最精简的本地部署大模型的方法。使用目前最强开源大模型 LlaMA3,2024 年 4 月 19 日,Meta 公司发布,共有 8B,70B 两种参数,分 为基础预训练和指令微调两种模型。 畅享使用大模型! Figure 20: 使用开源 LobeChat 搭建美观的大模型前端界面 19 4.1 LobeChat 开源框架,经过我的调研,发现 LobeChat 是目前最优化、最美观和炫酷的前 端界面,适配各个大模型,支持文字、语音、图片的多模态交互。 4.2 步骤一安装 docker 4.2.1 了解 docker 基本用法 Docker 是一个开源的容器化平台,旨在开发、部署和运行应用。它利用容器来0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 7 月前3清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利
如何使用DeepSeek解决工作中的问题 “卷不动了?让DeepSeek帮你一键‘躺赢’!” 场景1:1小时内写完一个1万字的项目书 场景:下午3点,你突然接到领导通知:“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书,客户临时提 前会议!”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板,且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间:3:05 PM,你手心冒汗,疯狂翻找资料,但文档光标始终停留在标题页…… eX格式的三线表。”插入图表后,自动增加方案“厚度”。 p最终润色: “检查以下方案书逻辑漏洞,列出3个可能被客户质疑的点,并给出应对答案。” p关键提醒: ü 保命优先级:先堆字数再优化,前30分钟专注“把文档撑到10000字”。 ü 虚构数据标注:所有AI生成的数据加“(示例)”后缀,避免背锅。 ü 格式障眼法:多用表格、图表、编号列表,视觉上掩盖文字密度不足。标题字体放大、段落间距调宽,快速“膨胀”页数。 通过快速、准确的响应,客户会感受到你的专业性和效率,从而提升对你的信任和满意度。 场景3:日常客户沟通与问题反馈处理 场景4:项目中急需请假 如何开口 场景:你负责的项目正处于关键阶段(如产品上线前一周),团队每天加班。此时,家中老人突发中风住院, 你需要请假3天回老家处理。你担心领导认为你“临阵脱逃”,也怕耽误项目进度,但家人需要你立刻回去。你 坐在工位上反复措辞,始终不敢敲开领导办公室的门。0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 7 月前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
功能亮点 功能亮点 资料整合与文章生成:能够浏览网络,搜集大量文献, 并通过基于主题的多个智能代理,将这些文献转化为连 贯的文章或研究论文,长度可达数万字。 模拟对话与问题生成:模拟文章写作前的调研过程,通 过发掘话题研究中的多样视角,模拟具有不同视角的作 者向话题专家提出问题的对话,并基于这些对话整理收 集到的信息来创建文章大纲。 转化文献为连贯文章:可以将现有的文献资料进行分析 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时, 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次, 结构合理 内容结构完整,格式较一般 综述结构较为标准,在中文 文献分析上具有优势 在写作前,系统会先生成详细的写 作大纲,为文章的结构提供清晰的 框架。文本内容结构清晰,包括历 史背景、当前趋势、应用领域、挑 战与局限、未来方向。每个部分都 有详细的子标题,结构合理,层次 分明 型综合技能以外,还重点提升了模型在数学、代码、逻辑推理等硬核 任务上的能力。 推理过程 DeepSeek R1 在推理过程中采用“深度思考”模式,通过展示完整的 推理路径来提高模型的可解释性和可信度。 在生成答案前展示其推理过 程,让用户看到模型如何分 解问题并得出结论。包括模 型对问题的理解、问题分解、 以及逐步求解的过程。 通过展示推理路径,使得 用户能够理解模型的推理 过程。推理路径包括模型 对问题的理解、问题分解、0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3人工智能安全治理框架 1.0
(e)研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求,评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 (f)研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理,商用版本应 可以回退到以前的商用版本。 (g)研发者应定期开展安全评估测试,测试前明确测试目标、范围和安 全维度,构建多样化的测试数据集,涵盖各种应用场景。 (h)研发者应制定明确的测试规则和方法,包括人工测试、自动测试、 混合测试等,利用沙箱仿真等技术对模型进行充分测试和验证。 级,避免技术滥用。 (b)重点领域使用者应根据人工智能系统的适用场景、安全性、可靠性、 可控性等,定期进行系统审计,加强风险防范意识与风险应对处置能力。 (c)重点领域使用者在使用人工智能产品前,应全面了解其数据处理和 隐私保护措施。 (d) 重点领域使用者应使用高安全级别的密码策略,启用多因素认证机 制,增强账户安全性。 (e)重点领域使用者应增强网络安全、供应链安全等方面的能力,降低 换到人工或传统系统等的能力。 6.4 社会公众安全应用指引 (a)社会公众应提高对人工智能产品安全风险的认识,选择信誉良好的 人工智能产品。- 16 - 人工智能安全治理框架 (b)社会公众应在使用前仔细阅读产品合同或服务协议,了解产品的功 能、限制和隐私政策,准确认知人工智能产品做出判断决策的局限性,合理设 定使用预期。 (c)社会公众应提高个人信息保护意识,避免在不必要的情况下输入敏 感信息。0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 28 天前3DeepSeek从入门到精通(20250204)
和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见,逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估,列出主要优缺点,并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈,逐步修改和完善内容,列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题,动态调整后续提示语,并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈,综合考虑并调整内容生成方向,列出不同来源的反馈及其 案例 感官描述 对比 全球变 暖 过去100年平均 温度上升1.1°C 北极冰盖融化 夏日的炎热,冬天 的反常温暖 100年前vs现在 的平均温度 海平面 上升 每年上升3.3毫米 马尔代夫岛屿被 淹没的风险 海浪拍打着曾经的 陆地,咸涩的海风 50年前vs现在的 海岸线 极端天 气 强飓风发生频率 增加20% 2022年欧洲热浪 狂风呼啸,暴雨如 注,令人窒息的高 温 要求模型在作答时引用或链接到 具体的来源 • 集成外部工具(如代码执行)来 完成复杂的计算或查找任务 6. 动态反馈与迭代优化 • 在收到回答后,指出模型的误差 或不足,并要求修正 • 让模型根据前一轮的输出进行自 我改进 • 请求模型总结多轮对话中的关键 点,确保连贯性和准确性 提示词工程:精准指引 效能增益0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 7 月前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见,逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估,列出主要优缺点,并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈,逐步修改和完善内容,列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题,动态调整后续提示语,并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈,综合考虑并调整内容生成方向,列出不同来源的反馈及其 案例 感官描述 对比 全球变 暖 过去100年平均 温度上升1.1°C 北极冰盖融化 夏日的炎热,冬天 的反常温暖 100年前vs现在 的平均温度 海平面 上升 每年上升3.3毫米 马尔代夫岛屿被 淹没的风险 海浪拍打着曾经的 陆地,咸涩的海风 50年前vs现在的 海岸线 极端天 气 强飓风发生频率 增加20% 2022年欧洲热浪 狂风呼啸,暴雨如 注,令人窒息的高 温 要求模型在作答时引用或链接到 具体的来源 • 集成外部工具(如代码执行)来 完成复杂的计算或查找任务 6. 动态反馈与迭代优化 • 在收到回答后,指出模型的误差 或不足,并要求修正 • 让模型根据前一轮的输出进行自 我改进 • 请求模型总结多轮对话中的关键 点,确保连贯性和准确性 提示词工程:精准指引 效能增益0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3Deepseek R1 本地部署完全手册
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 配置要求 适⽤场景 1.5B - RAM: 4GB - GPU:0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 7 月前3DeepSeek图解10页PDF
文本时,会自动关注句子中的重要单 词,理解不同词语间的联系。2. 多头注意力(Multi-Head Attention):使用 多个注意力头同时分析不同的语义信息,使得模型的理解能力更强。3. 前 馈神经网络(FFN):非线性变换模块,提升模型的表达能力。4. 位置编码 (Positional Encoding):在没有循环结构的情况下,帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 7 月前3【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502
1· 原料 转 炉 炼 钢 热轧 煤 铁 矿 石 石 灰 石 废钢 合金 炼焦 烧结 球团 高炉炼铁 电 炉 炼 钢 精炼 连铸 冷轧/镀锌 调度 营销 排产 2· 铁前 3· 炼铁 4· 炼钢 5· 轧钢 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
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