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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 作态度问题”)。 • 建议沟通框架:紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如: “张总,我家里老人突发中风住院(附病历),需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘(附交接文 档),每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶,确保不影响上线。” 2. 生成具体话术(用AI优化表达) p 操作:输入你的草稿:“张总,我家里有事要请假,但项目我会尽量兼顾。” p AI优化建议: • 强化共情:增加 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备: 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警: 灶台计时器同步手机震动提醒 通勤路况实时监控(若堵车超15分钟触发备用方案) 技术红利: 时间利用率提升40%,晨间压力值降低65%,关键事务完成率100% 情景还原:7:15分,被幼儿园家长群消息惊醒,
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    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 高吞吐量,适合实时应用。  轻量化设计:模型结构优化, 资源占用少,适合边缘设备 和移动端。  多任务支持:支持多种任务, 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化:针对特定领域 (如医疗、法律)进行优化, 提供高精度结果。  长文本处理:擅长处理长文本 数据报告自动化生成:基于o3mini自动 生成格式化的数据报告,包括图表、表格和文 字说明,帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化:根据标准格式输出数据, 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享,提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读:利用o3mini结合 情感分析,对数据进行深入解读,帮助市场调 研等领域理解消费者情感,优化产品和策略。 • 故事化数据呈现:借助o3mini将数据以 故 段引入重复检测与优化策略,从源头上降低重复率风险, 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。  无限双语数据导入:支持中文与英文文献的导入,并且 文献数据量没有限制,能够轻松处理中文文献的系统性 梳理,以及国际文献的跨语言分析。  幻觉克服:以现有真实数据库作为支撑,借助由专家设 计撰写的提示词,精准规避AI生成中的幻觉问题。  高规范格式输出:所生成的综述文档格式规范、结构清 晰,符合学术论文标准,用户几乎无需进行二次整理。
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    相关主体的安全责 任,有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作, 共享最佳实践,提倡建立开放性平台,通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作,推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 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 漏洞等脆弱点,还可能被恶意植入后门,存在被触发和攻击利用的风险。 (b)算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施,涉及多源、 泛在算力节点,不同类型计算资源,面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 (c)供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒,恶意阻断 全球人工智能供应链,带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 享 机制。构建人工智能安全事件应急处置机制,制定应急预案,开展应急演练, 及时快速有效处置人工智能安全威胁和事件。 5.8 加大人工智能安全人才培养力度。推动人工智能安全教育与人工 智能学科同步发展,依托学校、科研机构等加强人工智能安全设计、开发、治 理人才的培养,支持培养人工智能安全前沿基础领域顶尖人才,壮大无人驾驶、- 12 - 人工智能安全治理框架 智能医疗、类脑智能、脑机接口等领域安全人才队伍。
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 普通人学AI指南

    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。 3.1 大模型 Llama3 3.1.1 步骤 1:安装 Ollama Ollama 可以简单理解为客户端,实现和大模型的交互。ollama 软件 win 和 mac 都包括,如图 11 所示。 13 Figure 11: Ollama 下载 在这里已经为大家准备好,只需要在我的微信公众号郭震 AI,回复消息: 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 快速部署:Docker 容器可以在几秒钟内启动,提高了开发和部署的效率。 2. 一致性:确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性:容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行,实现跨平台的可 移植性。 4. 易于扩展:Docker 可以方便地扩展并支持微服务架构的部署。 基本概念: 1. 容器(Container):轻量级、独立的可执行软件包,包含了运行所需的代 码、运行时、系统工具、系统库和设置。
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    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 如何从入门到精通? 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? 推理模型 • 例如:DeepSeek-R1,G 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库,提高效率和一致性 • Optimize(优化):改进选定的想法 • Combine(组合):整合多个想法 • Unify(统一):创建一致的叙述或解决方案 • Synthesize(综合):形成最终结论 跨界思维的提示语链设计 基于“BRIDGE”框架 • Blend(混合):融合不同领域的概念 • Reframe(重构):用新视角看待问题 • Interconnect(互联):建立领域间的联系
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库,提高效率和一致性 • Optimize(优化):改进选定的想法 • Combine(组合):整合多个想法 • Unify(统一):创建一致的叙述或解决方案 • Synthesize(综合):形成最终结论 跨界思维的提示语链设计 基于“BRIDGE”框架 • Blend(混合):融合不同领域的概念 • Reframe(重构):用新视角看待问题 • Interconnect(互联):建立领域间的联系 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧:操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理 4. 使用“跨域应用”提示探索新的应用场景 深度融合:整合知识与创意的提示语链优化策略 • 逻辑链(Logic Chain):确保推理的严密性和论证的连贯性
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 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)

    坚持应用牵引。坚持企业主体、市场导向,面向行业应 用需求,强化创新成果迭代和应用场景构建,协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持产业协同。加强人工智能全产业链标准化工作协 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。 准。 (五)赋能新型工业化标准 赋能新型工业化标准主要包括研发设计、中试验证、生产制 造、营销服务、运营管理等制造业全流程智能化标准,以及重点 行业智能升级标准。 1. 研发设计标准。研制跨领域知识整合、新型设计模式生 成、人机协同研发设计等标准。 2. 中试验证标准。围绕高精度、全流程仿真模型,研制智 能虚拟中试标准,以及复杂工业场景新技术应用验证标准。 3. 生产制造标准。研制生产过程智能化、产线监测及维护
    0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前
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  • pdf文档 DeepSeek-R1使用指南(简版)

    DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端
    0 码力 | 25 页 | 5.57 MB | 8 月前
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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

    靠肉眼观察,几年才能发现一个复杂蛋 白质结构,半个世纪预测了20多万种 从数年缩短到几分钟,解开了生物学密码 成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构 45政企、创业者必读  DeepSeek典型的四大安全问题:客户端安全、Agent安全、知识安全、模型安全  360提出「以模制模」新解法,应对DeepSeek安全问题 DeepSeek六大应用方向之六 AI安全:实现安全的「自动驾驶」 46政企、创业者必读 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 • 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 & 5亿次、网络电信诈骗6000万次 云端响应服务 高级威胁溯源平台、安全大数据检索平台、安全风险研判平台、热点事件分析平台 分析研判平台 端 • 服务全球15亿终端 • 覆盖全球225个国家 和地区 终端探针密布 云 数 智 知识 人 云端数据汇聚 • 探针数据上传到云 端 • 20万台服务器 • 210个数据中心 • 4000G出口带宽 • 1000P算力规模 大数据分析 • 总规模2
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 6 月前
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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    面,支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计,通常利 用 GPU 或 TPU 等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度, 使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIA 计算任务的速度、效率和能力。 是全球领先的 GPU 制造商,提供了强大的图形处理单元,专门用于深度学习和AI计算。 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决 方案,打造面向“端、边、云”的全场景 AI 基础设施方案,覆盖深度学习领域推理和训练全流程。 被外界视为打破 NVIDIA 垄断 AI 算力市场的多一种选择,其基于第三代 CDNA 架构,为生 成式 AI 大语言模型设计的
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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