清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单析复杂数据,帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律,如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析:在智能交通和城市 规划中,o3mini有助于将不同来源的数据 (如交通流量、气象数据等)进行融合分析, 预测交通拥堵,为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化:在商业智能和数据 分析领域,o3mini可以将多维数据以可视化 的方式呈现,并支持用户进行交互式分析。 实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点 多版本与模块化支持:目前提供三个版本(基础版、增 强版、专业版),能够灵活应对不同用户的综述需求。 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块,确保 用户在不同科研需求下得到充分支持。 增强版绘图功能:增强版具备绘图功能,可通过可视化 图示(如文献关键词共现图)直观展示综述内容,帮助 用户更好理解和呈现研究成果。 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台,整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能,用户可通过平台高效获 取科研资源,并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统,支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点 免费开放使用:所有用户均可免费访问,注册后可直接 使用。 海量学术资源整合:包含约1.8亿条学术元数据,涵盖0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
DeepSeek从入门到精通(20250204)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 提示语的DNA:解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容,包括主题、背景、数据等,为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类:信息类元素、结构类元素和控制类元素: 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式, 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程,确保输出 设计细节矩阵:为每个关键概念创建多维度的细 节要求 3. 构建微观-宏观桥接:设计连接具体事例和抽象概 念的提示 4. 创建感官描述指南:为抽象概念设计具体的感官 描述要求 5. 制定数据展示策略:规划如何将数据转化为生动 的叙述或可视化形式 为了使生成的气候变化文章变得更加深度和细节, 可以利用DES(Detailed Explanation Strategy)来 构建一个关键概念细节矩阵。0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通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 提示语的DNA:解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容,包括主题、背景、数据等,为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类:信息类元素、结构类元素和控制类元素: 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式, 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程,确保输出 设计细节矩阵:为每个关键概念创建多维度的细 节要求 3. 构建微观-宏观桥接:设计连接具体事例和抽象概 念的提示 4. 创建感官描述指南:为抽象概念设计具体的感官 描述要求 5. 制定数据展示策略:规划如何将数据转化为生动 的叙述或可视化形式 为了使生成的气候变化文章变得更加深度和细节, 可以利用DES(Detailed Explanation Strategy)来 构建一个关键概念细节矩阵。0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
中国开源软件产业研究报告表着一种“广触达,少转化”的推广模式。从商业成功的角度上讲,促进转化的关键仍然是产品本身的创新性、竞争力以 及付费业务的价值量,企业开源运营能够帮助企业进行软件创新,但这更与企业本身的投入规模、战略规划等有关。 软件产业市场战略的双漏斗模型 成交 触达 了解 试用 商务 持续订阅 增值服务 “互补”产品 常 规 闭 源 商 业 软 件 水 平 • 软件开源在商务策略之前的环节具 A:20% A:30% A:10% A:100% 需 设 构 测 实 • 需求收集、整理是开源社区的最大功能之一,市场上的开发者和用户在 接触项目的过程中自然会产生进一步产品需求,并反馈给社区 • 软件设计主要涉及项目整体架构规划,开源社区开发者主要贡献 为小范围的补丁和功能开发,对整体架构的关注度一般不高 • 软件构建主要指的是核心代码的编写流程,开源社区的贡献者 以编写代码的形式向项目提交创新和改良,能够帮助项目降低 务的理念、促进技术发展及扩展服务领域 • 云服务厂商与开源厂商的冲突:云厂商在无限制地将部分开源软件的功能 囊括进自家的云服务体系中,提供商业服务的同时未给予开源软件厂商收 益以及开源代码共享两方面的回馈。同时,二者还存在商标问题等纠纷 • 开源软件厂商的损失:开源软件厂商的商业模式多以“免费版本提供基础 服务,商业版本提供高级功能“的形式开展。云厂商绕过开源厂商,自己 在开源软件基础上提供云服务,云服务的高效快捷会使得一部分开源软件0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告我们所处的世界,正在高速朝着某个未知的方向前进。 对于中国开源而言,2021 年的关键词,应该是“助跑”。迹象已经 非常明显,工信部信息技术发展司发布了《“十四五”软件和信息技 术服务业发展规划》,就是一个典型的信号,开源领域即将起飞了。 从地面行走,到天空飞行,这是两个完全不同的阶段。而 2021 年, 则是起飞之前的助跑阶段。从地面到天空,意味着整个行为的模式 都会发生深刻的变化 较大的原因是寻找特定功 能的软件。 专家点评 姜宁:大家使用开源项目还是从解决自己的问题角度出发。 堵俊平:用户是大部分人接触开源的首要角色,也是最重要的角色。对开源项目而言,有独创性的特色功能是 引发大众关注和使用的关键。 30 4.3 参与开源社区的工作 绝大多数受访者在社区都参与代码或文档撰写的工作,测试、本地化、 活动组织以及媒体宣传也是很多人在社区会参与的工作。 专家点评 中国开源年度报告 65 Gitee 数据 1 概述 Gitee 是开源中国旗下的代码托管平台,至今已有超过 800 万开发者用户。我们对托管在 Gitee 的开源 项目进行了统计分析,梳理和解读编程语言、功能分布的变化趋势,分析开发者在 Gitee 参与开源的情况, 以期为观察国内开源的演进提供一个 “本土平台” 视⻆。 2 主要内容与发现 2.1 总体趋势 2021 年 Gitee 上托管的代码仓库超过了0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3
Moonshot AI 介绍提醒:对了,我们产品名字已更新为“Kimi智能助⼿”,⼿机上的App和⼩程序都会更新为“Kimi智 能助⼿”,电脑上输⼊kimi.ai就能快速进⼊⽹⻚版。之前的名字KimiChat就不再使⽤了。 【功能亮点】 • 智能搜索:搜索实时信息,迅速整合,给出详尽回答,并提供搜集到的信息来源,让对话兼具丰富 性和准确性。 • ⾼效阅读:⻓⽂快速摘要,打破语⾔壁垒,帮你精准理解⽂献书籍、⻓篇报告、复杂合同、⽹⻚⻓ 需要拔掉数据线,做到只要源源不断地输⼊电 ⼒,就能源源不断地输出智能。 这两个核⼼问题导致在第三层有巨⼤的空间,包括long-context、不同模态的⽣成、模型多步规划的 能⼒、指令遵循的能⼒、各种agent的功能等。 这些上层的东西都会有巨⼤的差异化,因为中间存在两个重要的技术变量。我认为这是我们的机会。 除了技术层⾯,价值观上我们有⼀点和OpenAI不同:我们希望在下⼀个时代,能成为⼀家结合 也还是个瓶颈。因为要再往下钻⼀层,让⽤⼾ 输⼊很多信息的前提是trust,是你需要有⾜够engaging和humanlike的AI。不能说是我为了得到你 的信息所以专⻔设置了⼀些产品功能。最终效果应该是⽤⼾和AI成为了朋友,那所有事情都可以跟它 说。 InflectionPi的motivation其实是很好的,想要建⽴强信任,只是Pi可能要再往前推⼀步,到底怎样0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告unknown direction at high speed. 对于中国开源而言,2021 年的关键词,应该是“助跑”。迹象已经非常明显,工信部信息技术 发展司发布了《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》,就是一个典型的信号,开源领域 即将起飞了。从地面行走,到天空飞行,这是两个完全不同的阶段。而 2021 年,则是起飞之 前的助跑阶段。从地面到天空,意味着整个行为的模式都会发生深刻的变化。我们原来只需要 4.2 检索开源项目的原因 / 4.2 Reasons for retrieving open source projects 受访者们检索开源项目的原因多种多样,占比较大的原因是寻找特定功能的软件。 Respondents searched open source projects for various reasons, with the majority of the reasons from the perspective of solving their problems. 堵俊平:用户是大部分人接触开源的首要角色,也是最重要的角色。对开源项目而言,有 独创性的特色功能是引发大众关注和使用的关键。 Du Junping: Users are the first and most crucial role for most people to approach0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前3
2024 中国开源开发者报告co/spaces/ zh-ai-community/zh-model-rel ease-heatmap 21 / 111 其中,Qwen 系列凭借灵活的多尺寸选项,强大的多语言支持以及友好的模型授权功能, 赢得了社区开发者的高度评价。DeepSeek 通过引入多头潜在注意力(Multi-head Latent Attention, MLA)技术,在性能和成本上实现了革命性突破,开创高性价比的 AI 众大佬给出了一致的答案——智 能体(AI Agent)。2025,将会是智能体元年。 什么是智能体?目前业界一致认可的公式是“智能体=LLM+记忆+规划+工具”: 30 / 111 大模型充当智能体的“大脑”,负责对任务进行理解、拆解、规划,并调用相应工具以完成 任务。同时,通过记忆模块,它还能为用户提供个性化的服务。 智能体为什么是“算力墙”前 AI 产品的最优解决方案?这一问题的底层逻辑包含两个方面。 还曾爆料,OpenAI 用于训练“猎户座“的数据中,已经包含了由 GPT-4 和 O1 产出的合成数据。 这不仅是因为自然存在的高质量文本的匮乏,还因为智能体所需的数据很可能需要显式地蕴 含任务思考和规划的拆解信息。然而,针对合成数据的问题,学术界早有预警,模型可能会在合 成数据上的持续训练中崩坏【14】。 33 / 111 这是因为合成数据往往携带“错误”和“幻觉”,在一些冷门的知识上尤甚。因此,合成数0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3
网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021底层实现全面跨云; 基础软件实现国产兼容,推动信创。 原厂服务 原厂服务,核心技术方案不外包; 全过程服务覆盖咨询、 规划、实施、运维各环节。 实力积淀 核心优势 STRENGTH 数帆实力 05 COMPANY 国家级组织资质 国家高新技术企业 国家规划布局内重点软件企业 国家企业技术中心 国家级博士后科研工作站 云计算技术认证资质 信通院可信云服务网格先进级(最高级别)评估 一汽解放汽车有限公司 中国工商银行股份有限公司 中国南方电网有限责任公司 浙江邦盛科技有限公司 浙江大华技术股份有限公司 浙江古茗科技有限公司 浙江壳牌燃油有限公司 浙江日报传媒有限公司 浙江省交通规划设计研究院有限公司 浙江数链科技有限公司 浙江绍兴瑞丰农村商业银行股份有限公司 浙江绍兴苏泊尔家居用品有限公司 浙江省银行业协会 浙江中控技术股份有限公司 招联消费金融有限公司 中山大学附属第七医院(深圳) 资产体系。 信息科技部 屠经理 大华股份 网易数帆与海亮的合作是基于海亮自身的业务需求出发的,在与 网易的合作中,有数团队根据我们的实际情况,协助制定了数据 分析平台、大数据平台以及数据中台建设的总体规划,并展开了 积极的合作,希望后续双方在多条业务线加深合作,共同推动企 业数字化建设。 海亮集团 CIO 徐先生 海亮集团 客户评价 客户心声 CUSTOMER 客户口碑 09 数字时代的生产力变革0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前3
国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 方法、性能指标和评价方法等标准。 4. 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备,及使能软件的技术要求和测试 方法,包括人工智能计算设备虚拟化方法,人工智能加速模组接 口协议和测试方法,及使能软件的访问协议、功能、性能、能效 的测试方法和运行维护要求等标准。 5. 算力中心 , 包括软硬件编译器架构和优化方法、人工智能算子库、芯片软件 运行时库及调试工具、人工智能软硬件平台计算性能等标准。 7. 开发框架标准。规范人工智能开发框架相关的技术要求, 包括开发框架的功能要求,与应用系统之间的接口协议、神经网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求,包括智能芯片与开发 框架的适配 数据资源等技术要求和评测方法,包括深度合成的鉴伪方法、全 双工交互、语音大模型等标准。 6. 计算机视觉标准。规范图像获取、图像/视频处理、图像 内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学、跨媒体融合等技术要 求和评价方法,包括功能、性能、可维护性等标准。 7. 生物特征识别标准。规范生物特征样本处理、生物特征 数据协议、设备或系统等技术要求,包括生物特征数据交换格式、 接口协议等标准。 8. 人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前3
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