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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质:以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能:在模型大小和 性能之间取得平衡,适合 中等规模任务。  多模态支持:支持文本和 图像处理,扩展应用场景。  可解释性:注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理:专注于低延迟和 5支持联网查询网址,Claude 3.5 sonnet暂不支持;  四个模型均能根据上传的网页代码,对多个网址链接进行筛选、去重,完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表;  在复杂爬虫任务上,DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务,o3响应速度更快,R1数据采集结果更加完 整准确;其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题,如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 很好地完成了数据读取及提取 任务,没有漏数据指标,数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据,并 整理成可视化数据表格,但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务,生成的表格逻辑性强、数据指标清晰,Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。  Open
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    团队 :余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么? • Deepseek能够做什么? • 如何使用Deepseek? DeepSeek是什么? AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek- 补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 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 建议 • 代 码 性 能 优
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么? 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 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 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek? 网页端:https://chat.deepseek.com APP:DeepSeek
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 9 月前
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  • pdf文档 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)

    国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年,标准与产业科技创新的联动水平持续提升, 新制定国家标准和行业标准 50 项以上,引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家,标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上,促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制, 加快人工智能领域关键共性技术研究,推动先进适用的科技 同,加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作,打造大中 小企业融通发展的标准化模式。 坚持开放合作。深化国际标准化交流与合作,鼓励我国 企事业单位积极参与国际标准化活动,携手全球产业链上下 游企业共同制定国际标准。 三、建设思路 (一)人工智能标准体系结构 人工智能标准体系结构包括基础共性、基础支撑、关键 技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全 /治理等 7 个部分,如图 1 所示。其中,基础共性标准是人 规范数据、算力、算法等技术要求,为人工智能产业发展夯 实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、 图像,以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求,推动人工智能技术创新和应用。智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求,为人
    0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前
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  • pdf文档 DeepSeek图解10页PDF

    如: 1. 保护隐私与数据安全。数据不外传:本地运行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 依 然可以正常工作,不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处: • 本教程接入的是 DeepSeek 推理模型 R1,开源免费,性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本,不需花一分钱。 • 为了照顾到大部分读者,推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低,普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步,就能做到 DeepSeek-R1 精华图解 3.1 DeepSeek-R1 完整训练过程 DeepSeek-R1 主要亮点在于出色的数学和逻辑推理能力,区别于一般的通 用 AI 模型。其训练方式结合了强化学习(RL)与监督微调(SFT),创造 了一种高效训练,高推理能力 AI 模型的方法。 整个训练过程分为核心两阶段,第一步训练基于 DeepSeek-V3 论文中的基 础模型(而非最终版本),并经历了 SFT
    0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前
    3
  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    ,可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 (d)被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息,面临被 逆向攻击窃取、修改,甚至嵌入后门的风险,可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露,推理过程不可信、决策输出错误,甚至运行故障。 (e)输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”,即生成看似合理, 实则不符常理的内容,造成知识偏见与误导。 ( 的对抗样本数据,隐蔽地 误导、影响,以至操纵人工智能模型,使其产生错误的输出,甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 (a)违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取,以及提供服务 与用户交互过程中,存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 (b)训练数据含不当内容、被 “投毒” 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息,或者来源缺乏多样性,导致输出违法的、不良 现实域安全风险 (a)诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域,如自动驾驶、智能诊疗等,模型算法存在的幻觉输出、 错误决策,以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 等问题,将对用户人身生命财产安全、经济社会安全稳定等造成安全威胁。 (b)用于违法犯罪活动的风险。人工智能可能被利用于涉恐、涉暴、涉赌、 涉毒等传统违法犯罪活动,包括传授违法犯罪技巧、隐匿违法犯罪行为、制作
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 : 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么? p Deepseek能够做什么? ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问?让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了?DeepSeek帮你一键“躺赢”! 学习太难?DeepSeek带你“开挂”逆袭! 面对AI提供的多种解法,人类需具备批判性思维与逻辑判断能力,通过选择最优答案,实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力,使人类在信息爆炸与AI辅助的时代,通过决策行为实现价值创造,成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键:提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。 • • DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) (Percentile)
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 Deepseek R1 本地部署完全手册

    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 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 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标(vs NVIDIA) 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列,提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100(FP16) 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理,显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型,性能对标NVIDIA A100 等效A100(BF16) 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API,低延迟,⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验,⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20,注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道(需魔法或外企上⽹环境
    0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 8 月前
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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    以其在自然语言 处理领域的卓越表现,成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域,GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面,LLM 技术也发挥了关键作用。此外,它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发,将深入探讨 LLM 技术的背景、 Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心,随着大规模语言数据集的可用性和计算能 以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展,其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能,以此为基础,多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息,支持更广泛的应用领域。 图源:https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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  • 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

    DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发:5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年,大模型成本「自由落体」  国外:GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 降240倍  国内:大模型「亏本」卖,可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要  由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟  多模态模态在能力变强的同时,规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具,具有行动能力  Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习,在不增大参 数规模前提下,大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力,在不增加 预训练算力前提下,大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书,积 累知识,Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶,变成少数巨头游戏
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 6 月前
    3
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