，这里尽量详细的描述你的数据]  用10张精美的绘图，展示数据变量之间的关系或潜在的分 析思路，包括展示数据分析的直方图和箱线图。  呈现关键变量之间的配对散点矩阵图和小提琴图，以及常 用的相关性热图等，每张图都有详细的解释。 其他常用英文指令 Prompts（指令） 描述 Prompts（指令） 描述 Can you load and preview the data? 加载，预览一下数据 生成综述案例：斯坦福 STORM（英文版） 生成综述案例：斯坦福 STORM（中文译版） ***附加知识*** DeepSeek+DeepResearch 基本知识介绍 DeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议 2 0 2 3 年 7 月 D e e p S e e k 成 立 2 0 2 3 年 1 1 月 2 日 首个开源代码大模型 DeepSeek Coder发布 2 0 2 3 年 1 场景进行定制，从而更好 地满足需求 社区支持 使其在学术研究和工业应 用中具有广泛的应用前景 可解释性和可靠性 需要采取措施确保模型的 可靠性和可解释性 社区参与 需要社区成员的共同参与 维护和更新，需要较高的 社区活跃度和凝聚力 安全性 需要采取措施确保模型的 安全性和隐私保护 模型 训练成本 调用成本 （输入/百万 tokens） 调用成本 （输出/百万 tokens） DeepSeek-V3

的情况下，通过概率性选择生成内容，而非基 于真实世界的知识库或逻辑推理，这使得其输 出不仅难以信赖，且可能误导用户。 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 热点筛选：设定热点选择的标准， 如话题热度、受众契合度等 • 角度创新：指导找到差异化的切 入点，避免同质化表达 • 时机把握：明确内容发布的最佳 时间窗口 热点借力内容生成需求： 话题背景：[当前热点] 热度指标：[热搜排名/话题讨论量] 目标受众：[用户群体] 差异化要求： - 分析现有观点角度 - 提出新的切入点 - 设计反直觉表达 传播策略： - 话题标签选择 - 关键意见领袖互动设计 - 评论引导策略 应用示例 提示语设计应突出场景描述 和情绪表达，使内容富有感 染力。 提示语应帮助AI生成节奏明 快、表达简洁的内容，去除 冗余信息，确保信息传递高 效且不失趣味。 节 奏 鲜 明 与 简 洁 高 效 贴 近 热 点 与 用 户 需 求 提示语设计需引导AI关注当 下流行话题，创作具有话题 性和吸引力的内容。 �抖音内容创作的核心原则 1 高度视觉化与短时吸引力 3 强互动性与挑战性 2 情绪饱满与娱乐性

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棒材板坯识別 & 自动热送 • 棒材轧机咬钢打滑识别 • 棒材堆钢检测 • 棒材斜辊道辊轮异常检测 • 棒材漏磁探伤自动识别 & 标记 • 棒材端部轮廓识别 & 自动倒棱 • 棒材粗轧孔型对正检测、 自动调整 • ·加热炉火焰识别 • 加热炉前字符识别自动核料 • ·加热炉内字符识别自动核料 • 中厚板冷床钢板自动识别 & 排布 • 棒材板坯识別 & 自动热送 • 棒材轧机咬钢打滑识别 带材圆盘剪边丝堵塞及逃逸检测 • 线材坯料尺寸自动测量 • 线材轧机咬钢打滑识别 • 线材高速线材表面质检 • 线材成品异常检测& 自动剪尾 • 轧辊表面缺陷分析 • 带钢表面质量监测 • 带钢表面质量检测 • 热卷带头方向识别 • 钢卷带头监测与联动控制 • 钢卷托举位置对中检测 • 宽厚板双边剪自动对中 • 钢卷喷号自动识别 • 棒材自动数支数 • 自动控制转钢辊道的转向 和转速 • 连轧机组中心线检测

《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。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 Deepseek R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛，个⼈⽤户务必谨慎，企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务，可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境， 理性规划⽅能降本增效！ ⼿册更新与反馈：如有补充或修正，请联系⽂档作者，接⼊细节请阅读详细⽂档硅基流动社 区。 全球企业个⼈渠道附表 1. 秘塔搜索：https://metaso.cn 2. 360纳⽶AI搜索：https://www

基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“ ”任务 • 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“ ”任务 • 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 两种模型对比（5R） 维度 V3模型 R1模型 Regulation

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 隐患。 2.2