清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单和复杂文档,适合专业场景。 定制化能力:支持用户自定义 训练和微调,适应特定需求。 Open AI o3 mini 小型化设计:轻量级模型, 适合资源有限的环境。 快速响应:优化推理速度, 适合实时交互场景。 通用性强:适用于多种自 然语言处理任务,如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码,提取特定网页内容; 2、撰写python脚本; 年春运(2025年1月14日到2月8日) 相关数据(如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等)”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” Open AI o3mini 响应速度快,能够高效提 取所有需求链接,输出完 整可运行python脚本,代 码运行后生成文件,但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重,所撰写代码 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。 Kimi k1.5 能够提取所有网址,代码运0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利p 风险评估: “列出智能物流园区常见的3大技术风险(如AGV系统宕机),每项配100字应对方案。” p 效益测算: “用公式推算:园区建成后3年内降本增效收益,假设人工成本减少30%,分拣错误率下降25%。” 你的操作: • 将AI生成内容插入对应章节,优先保证字数达标。 场景1:1小时内写完一个1万字的项目书 第四阶段:10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术: “将以 致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能,新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营,做出更明智 的决策。 成本更低: 减少了对培训资源的依赖,新员工可以通过DeepSeek 自主学习,降低培训成本。通过提高工作效率,减少了 人力资源的浪费,降低了整体运营成本。 场景3:日常客户沟通与问题反馈处理 常见问题: 与甲方客户的沟通效率低,信息不对称,导致响应不及时或错误 场景:在 场景:在日常与甲方客户的沟通中,客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问 题,例如: • 我们公司的最新促销活动是什么? • 我的订单状态是怎样的? • 能否提供更详细的产品规格说明? • 我们需要调整交货时间,能否协调? 以往的解决方式: p 客服人员需要手动查阅多个系统(如CRM、ERP、邮件记录等),耗时较长。 p 如果信息不明确,可能需要转接其他同事或部门,进一步延误响应时间。 p 客户可能因为等待0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前3
DeepSeek从入门到精通(20250204)要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 运算原理 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式,提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出,识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语,测试AI理解深度 构建验证机制,确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 运算原理 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式,提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出,识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语,测试AI理解深度 构建验证机制,确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
人工智能安全治理框架 1.0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 应用生态链,明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 ,人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响,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, “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。 (f)对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据,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”0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
普通人学AI指南相比,Llama3 确实在 回答速度上大幅提升,小于秒级,如图 14 所示: 15 Figure 14: 第一次提问:你是谁,用中文回答 发第二条消息,”Python 代码,冒泡排序,代码 + 解释”,回答响应非常快, 如图 15所示: Figure 15: 第二次提问:Python 代码,冒泡排序 再告诉它,用中文回答,返回中文回答结果,如图 16 所示: 16 Figure 16: Python 助手,选择某个助手,进入会话状态,如图 25。 24 Figure 25: 自带很多助手 4.5 部署常见问题 4.5.1 权限问题 Windows 系统安装,错误提示中带有 Access is denied. 如图 26所示。 Figure 26: ollama 部署权限错误 解决方法:Ollama 默认安装的路径: C:\Users\Wb\AppData\Local\Temp 文件夹没有读取和执行权限的原因,勾上就可以了,如图0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前3
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场Result (结果导向) 目标确定性高 (结果可预期) 目标开放性高 (结果多样性) Route (路径灵活性) 线性路径 (流程标准化) 网状路径 (多路径探索) Responsiveness (响应模式) 被动适配 (按规则执行) 主动创新 (自主决策) Risk (风险特征) 低风险 (稳定可控) 高风险 (不确定性高) (限定于文本生成任务) DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 输出的代码格式应简洁且易于理解。 工作流程: 询问用户希望绘制哪种类型的图表。 收集详细的流程或架构描述。 根据描述分析并设计图表结构。 生成并输出符合Mermaid语法的代码。 校验代码,确保没有语法错误。 将最终代码提供给用户。 输出格式: Mermaid图表代码。 示例: graph TD; A[开始] --> B[做事情]; B --> C[结束]; 如何使用DeepSeek制作可视化图表?0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前3
【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502参数:不需要千亿、万亿参数规模,百亿甚至几十亿就够用 算力:不需要千卡、万卡运行大模型,单机单卡就可以跑起来 成本:不需要投入千万、上亿资金,少量资金投入就可以 能力:不需要等待下一代AGI面面俱到的能力 响应:响应速度更快,用户体验更好 部署:可以私有化部署,保障政府企业数据安全 训练:不需要从头训练,只需要专业知识库或者微调就可以 人才:大模型训练复杂程度降低,对人才要求也降低 工具:已经有全套工具 实战能力第一,实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一,相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一,专利申请1.5万件,安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一,覆盖225个国家和地区的15亿终端 • 企业客户规模第一的网安公司 • A股网安公司市值第一 安全能力最强,八个中国第一 中国的360 世界领先、中国第一的网络安全领军企业 360 安 全 云 每天云查杀1000亿次,平均每秒115万次,每日处置安全事件10亿次 每天拦截勒索攻击100万次、挖矿攻击1000万次、恶意网址7.5亿次、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0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 6 月前3
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