月，Llama3 发布，包括 8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 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。 与 Llama2 相比，Llama3 使用了 15T tokens 的训练数据，在推理、数学、 代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升。 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。 14 Figure 12: Ollama 里下载 Llama3 界面 以上就已经安装完毕，到现在大模型已经在本地部署完成。 3.1

prey. 中文学术写作润色指令 指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性， 同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 原始句子 优化后句子 中文释义 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一 成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块，确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 元知AI综述工具官网：https://yuanzhi.zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工具的四个版本，包括基础版、增强版、专业版（单图）、专业版（双图）。  文献导入：用户可从现有文献数据库中下载中英文数据后导入平台，或直接通过实时联网访问免费数据库 进行在线分析，操作简单便捷。

描述客户长期使用品牌产品或服务可能获得的持续利益。这有助于建立品牌忠诚度。 （9）视觉化元素： 提供一个能直观展示价值主张的视觉元素或比喻。这有助于增强价值主张的记忆度。 （10）简化版本： 创建一个简化版的价值主张，适用于快速传播或口头传达。这个版本应该在保留核心 信息的同时更加简洁。 评估标准： - 清晰度：价值主张是否易于理解和记忆 - 相关性：是否直接解决目标受众的核心需求和痛点 - 独特性：是否明显区别于竞争对手的价值主张 话题活跃度[范围] - 竞争度评估 - 相关性判断 传播策略的提示设计 微博内容的传播效果很大程度取决于发布策略，提示语需要涵盖以下维度： 应用示例 �热点借力 • 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] �内容节奏 • 发布频率：依据账号定位和粉 丝活跃度设定 • 内容分类：不同类型内容的比 例配置 • 互动时间：明确重点互动的时 间段 请帮我制定微博账号的内容排期 规划： 账号信息： - 定位：[填写账号定位] - 目标受众：[受众属性] - 当前粉丝量：[数量] - 内容领域：[领域] 需要考虑以下要素： （1）设计一周的发布时间表，包 括： - 每天的发布频次建议

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年底大模型应用 ChatGPT 发布后，点燃了世界范 围内对于大模型技术及其应用的关注和热情。2023 年， 国内外各大厂商均投身于大模型的浪潮当中，涌现了诸多 知名的大模型及应用，它们结合了文本、图片、视频、音 频多种介质，在文本生成、图片生成、AI 编程等方向均 有出色的表现。 GitHub Copilot 16 / 32 大模型应用现状：知名大模型 在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模 AI 正经历前所未有的快速普及， 而开发者们正积极将 AI 作为自己的生 产力工具，随着众多 AI 编程工具的普 及，开发者们使用 AI 辅助工作已经逐 渐司空见惯。 分析公司 O’Reilly 日前发布一份 《2023 Generative AI in the Enterprise》报告， 报告中指出， 。 图源：https://www.oreilly.com/radar/generativ

绝赞招聘中 TVM CAFFE 前端 2019·11·16绝赞招聘中 TVM 在平头哥 • 工具链产品 平头哥芯片平台发布的配套软件中， TVM 是工具链产品的重要组成部分： 负责将预训练好的 caffe 或者 tensorflow 的模型，转换到 LLVM IR，最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端？ 客户需求 评估

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《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 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境  ） 英伟达NIM：企业级GPU集群部署（链接） Groq：超低延迟推理（链接） 五、完整671B MoE模型部署（Ollama+Unsloth） 1. 量化⽅案与模型选择 量化版本 ⽂件体 积 最低内存+显存需 求 适⽤场景 DeepSeek-R1-UD- IQ1_M 158 GB ≥200 GB 消费级硬件（如Mac Studio） DeepSeek-R1-Q4_K_M

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。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察 其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 p 为了观测偏误信息加入后50个代理意

2021年全国知识图谱与语义计算大会-医疗科普知识答非所问识别 第一名 互联网虛假新闻检测2019全球挑战赛-虛假新闻多模态检测 第一名 中国法研杯CAIL2020司法人工智能赛 第一名 DeepSeek的三种模式 平台 地址 版本 备注 英伟达NIM微服务 https://build.nvidia.com/d eepseek-ai/deepseek-r1 671B（全量模型） 网页版直接使用，支持API调用，注册送1000点数，免费体验。