flatten / normalize / crop / proposal / roipooling / permute / priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能，通过一组命令行工具提供，命令行工具支持 windows / linux 平台。 支持更多 caffe op / net 随着客户需求和社区发展，提供更多的 caffe 分支变种的 op /

“将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 强度（1-10） 说明 陈述型 8 提供关于气候变化的事实和数据 指令型 7 鼓励读者采取环保行动 表达型 6 表达对气候变化的关切 承诺型 3 提出未来行动的建议 宣告型 1 不适用于此文章 任务目标：创作一篇关于气候变化的文章，旨在提高公众意识并促进行动。 主要语用意图： （1）陈述型（强度8）：提供可靠的气候变化数据和科学发现。 （2）指令 （3）表达型（强度6）：传达对气候变化威胁的紧迫感。 请确保文章： 包含来自权威来源的最新气候数据 解释气候变化的原因和影响 提供至少5个读者可以立即采取的行动建议 使用引人入胜的语言来激发读者的环保意识。 应用示例 假设需要撰写一篇关于“气候变化”的文章，目的是 “增强公众意识并促进行动”：

“将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 强度（1-10） 说明 陈述型 8 提供关于气候变化的事实和数据 指令型 7 鼓励读者采取环保行动 表达型 6 表达对气候变化的关切 承诺型 3 提出未来行动的建议 宣告型 1 不适用于此文章 任务目标：创作一篇关于气候变化的文章，旨在提高公众意识并促进行动。 主要语用意图： （1）陈述型（强度8）：提供可靠的气候变化数据和科学发现。 （2）指令 （3）表达型（强度6）：传达对气候变化威胁的紧迫感。 请确保文章： 包含来自权威来源的最新气候数据 解释气候变化的原因和影响 提供至少5个读者可以立即采取的行动建议 使用引人入胜的语言来激发读者的环保意识。 应用示例 假设需要撰写一篇关于“气候变化”的文章，目的是 “增强公众意识并促进行动”：

且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 本逐渐趋向固定模式。 p 在非收敛性提示词下，AI展现出更多的多样性和创新性，超越现有知识框架，尝试生成新的组合。问题类型对生成文 本的重复率有显著影响，但对相似度的影响不明显。重复率的变化更多受到提示词的影响，而相似度的变化则主要源 于问题类型以外的其他因素。 p 通过调整提示词收敛性和对话轮次，AI从依赖已有知识的固定模式向创新性生成内容逐步转变，显示提示词设计和交 互频率的影响力。 结合自适应反馈和递进式提示链 ：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技

与机器人等硬件深度融合，实现物理 世界的智能交互。这将拓展其在工业 制造、物流配送等领域的应用。 自 进 化 系 统 构 建 通过自动合成训练数据，持续迭代 模型能力。这将使其能够更好地适 应不同垂直领域不断变化的需求， 提升在各领域的应用效果。 多 模 态 融 合 DeepSeek未来可能会在多模态融合 方面进一步探索，将自然语言处理、 计算机视觉等技术更深度地结合。  技术创新推动  垂直领域深耕 盖财务、营销、设计等关键领域。 自动化处理海量重复性任务， 聚焦高价值创造性工作，大幅 降低运营成本,提升组织效率。 人机共生新范式 重塑企业运营效能 简化人机交互,AI系统自主完成规 划、执行、优化，实时响应动态 需求变化,持续迭代。 AIGK+DeepResearch：定制化AI，自动化转型 行业知识库整合 行业定制化AI赋能 •金融机构在评估投资项目时，需 要快速识别潜在风险并做出决策。 金融领域 •AI智能合同审核系统，减少人工 基于深度学习的行业趋势预测 模型，支持企业动态适应市场 变化。 • 数据驱动的人工智能模型，实 现专业预测和战略规划。 3.复杂任务的 全流程自动化 • 融合强化学习算法，自动识别 高风险场景并提供相应建议。 • 深入分析数据，优化决策流程， 确保全面覆盖核心业务环节。 • 自动识别任务的基本要求和限制 条件。 • 使用强化学习算法跟踪任务的状 态变化（如预算使用、产品数量 等）。 任务分

ollama，就能下载到软件。 下载之后打开，直接点击 Next 以及 Install 安装 ollama，安装步骤非常简 单。 3.1.2 步骤 2：安装 Llama 下载 Llama3，打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令： ollama run llama3 程序会自动下载 Llama3 的模型文件，默认是 8B，也就 80 亿参数版本，个 人电脑完全可以运行。等待安装完成，如图 12 所示。

2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险

专业知识进行强化学习， 能够打造更加专业的科学推理模型 DeepSeek六大应用方向之五 科学研究：打造科研新范式 44政企、创业者必读 AI For Science，为基础科学带来革命性变化 2024诺贝尔化学奖颁发给研发AlphaFold的两位AI专家 未来所有科学研究都将以AI为中心 过去如何做蛋白质研究 AlphaFold 1. X射线晶体衍射 2. 核磁共振 3. 冷冻电子显微镜