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 评估阶段：客户用于评估芯片的网络，caffe 模型占很大比重。 竞品已支持 caffe 前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持，支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe 网络模型众多，TVM 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe 直接导入 caffe 模型文件，不需要预先安装 flatten / normalize / crop / proposal / roipooling / permute / priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能，通过一组命令行工具提供，命令行工具支持 windows / linux 平台。 支持更多 caffe op / net 随着客户需求和社区发展，提供更多的 caffe 分支变种的 op / net

产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 DataEase 社区版 DataEase 企业版 • 基于 GPL v3.0 开源许可协议免费下载； • 快速获取用户反馈、按月发布新版； • 超越传统 BI 工具的使用体验。 X-Pack 增强包 + 原厂企业级支持服务 社区版 VS 企业版 自定义显示 单点登录系统对接 菜单权限管理 REST API 自定义主题 用户、角色与组织管理 for Embedded Analytics》, Gartner ISV 在软件数据应用领域面临的挑战？ • 怎样让软件自身生产的数据更充分地被使用，发挥出更大的价值？ 为什么需要嵌入式 BI 工具？ 1. 软件数据堆积造成大量隐形的浪费 2. 用户对于软件使用体验的要求越来越高 • 怎么及时并不断地为用户提供美观的数据分析与可视化效果，从而让软件更具吸引力？ • 怎样让用户体验到拖拉拽式的可视化仪表板制作流程？

大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 型 LLM 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在

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 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 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； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 数据呈现的“画龙点睛” Open AI o3mini 直接调用 DALLE 生成图表，Kimi k1.5 提 供 Python 代码支持，Claude 3.5 Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低

用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 了数字艺术内容的创作方式。同时，它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM 杀进多媒体领域。往 后 DALL-E 3 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 工程建立了一套“人机交互语法”，来更精准地向 LLM 传 达想要它生成何种输出的指令。这为人们与 LLM 之间建立 高效、准确的“沟通桥梁”提供了可能性。什么“链式思考 1 1 （CoT）”、“自动推理并使用工具（ART）”、“思维 树（ToT）”……甚至运用心理学对 LLM 进行“情绪提 示（EmotionPrompt）”，提示词工程俨然在将 LLM 一 点一点解剖，试图让人类成为可以将其掌控的“咒术师”。 首先明确用户的目标，然后围绕目标进行技术研发和应用设 计，并且它带有“整体解决”、“解决的不只是某个单点问题” 的含义。只有这样，才能确保 LLM 能够真正解决实际问题， 而不是成为“应付式”的工具。 “应付式”问题主要表现在以下几个方面：  LLM 往往是“一刀切”的，无法根据用户的具体需求进 行个性化定制。  LLM 往往是“碎片化”的，无法提供完整的解决方案。  LLM

基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine 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 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 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，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 向量数据库/数据库向量支持 为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据

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  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 使用AI人口超过美国总人口，且直接用上最先进的DeepSeek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事 DeepSeek颠覆式创新——开源 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机

数位板是什么 支持的数位板 驱动程序和压力感应 Windows 环境下可能发生的问题 Wacom 数位板 笔刷的制作、加载和保存 笔刷选项面板 制作笔刷预设 分享笔刷预设 画布上的笔刷编辑器 对称绘画工具 轴线倾斜的对称绘画 辅助尺 辅助尺类型 技术图纸透视设置范例 理解和处理图像 图像文件包含的数据 元数据 图像大小 作者和描述信息 裁剪和调整画布大小 调整画布大小 保存、导出和打开文件 (绘制选区) 按照图层透明度建立选区 像素选区和矢量选区 选区工具的常用配套快捷键 Python 脚本编程 安装和管理 Python 插件 Krita Python 脚本编程入门 Krita Python 插件编写教程 标签管理 新建标签 指定标签 重命名标签 删除标签 色彩校样 超出色域警告 矢量图形 矢量图形介绍 创建矢量图形的工具 排列形状 编辑形状 与其他程序配合工作 吸附 动画制作 Krita。你也可 以在命令行终端运行 ./appimagename.appimage 来启动它。如需将该 AppImage 集成到桌面以便双击打开 KRA 图像，可使用 appimagelauncher 或类似工具。你也可以通过命令行终端的 chmod 命令将它设为可执行： 在该 AppImage 软件包的所在目录打开命令行终端。 将该文件标记为可执行： chmod a+x krita-3.0-x86_64

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 引发自主性和控制问题的伦理讨论 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型

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 引发自主性和控制问题的伦理讨论 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型