3 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2 4 零代码搭建本地 AI 前端 19 4.1 LobeChat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2 步骤一安装 docker . . . 20所示，让你使用本地大模 型，更方便！更舒心！关键搭建简单，顺利的话，三五分钟搞定。后面完全免费 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

…………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………………………… 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 与人类争夺控制权的风险。 4. 技术应对措施 针对上述安全风险，模型算法研发者、服务提供者、系统使用者等需从 训练数据、算力设施、模型算法、产品服务、应用场景各方面采取技术措施予 以防范。 4.1 针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果

Training and Inference Efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 4 Alignment 16 4.1 Supervised Fine-Tuning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 4.2 Reinforcement addition, the prompt input throughput of DeepSeek-V2 exceeds 100K tokens per second. 4. Alignment 4.1. Supervised Fine-Tuning Building upon our prior research (DeepSeek-AI, 2024), we curate our instruction

3: Get files from https://github.com/liangfu/de10-nano-supplement Step 4: Extract the files Step 4.1: Replace the zImage in SDCard Image Step 4.2: Extract rootfs_supplement.tgz to rootfs to install Python3

Claude & Perplexity Developer API Pricing – 5/25, per Companies OpenAI ChatGPT From $0.40 (GPT-4.1 nano) to $40 (o3) per 1MM Output Tokens xAI Grok $0.50 (grok-3-mini-beta) to $25 (grok-3-fast) DeepSeek V3 and just 0.2% of GPT-4.5. - High Performance: Benchmark tests show it matches GPT-4.1 and outperforms GPT-4o in most multimodal tasks – delivering high-impact results with every run