亿图脑图 MindMaster 产品分享 基 于 云 的 跨 端 思 维 导 图 软 件 用思维导图提升办公效率成为企业趋势 学习、创作和团队发展的基本单位就是思维和想法 有序的构建思维，让知识和想法结构化 让您和您的团队赢在起跑线上，思维导图就是专门为此而生。 梳理思维，抽象信息更直观 信息可视化 激发灵感，记录创意 捕捉灵感 2 知识点结构化，学习更高效 效率学习 团队赋能，效率倍增 各类企业（大、中、小型企业） 学生 老师 公务员 管理 销售 产品 运营 测试 分析 行政 HR 研究员 亿图脑图 MindMaster 一款基于云的跨端思维导图软件 亿图脑图MindMaster支持客户端、移动端、平板和网页版，文件可通过云端储存实现多端同步，拥 有全场景一站式思维导图解决方案，轻松创建、管理、展示、分享、协作您的作品。 用MindMaster，提升多场景效率 大纲梳理 • 灵感记录 • 经验沉淀 • 学习分享 • 逻辑引导 多端云存储 一端创作，多端同步存储和打开 团队管理 建立团队群，轻松共享管理团队文件，效率倍增 甘特图 项目活动可视化，实现高效项目管理 头脑风暴 头脑风暴模式，捕捉亮点，即时生成脑图 核心优势：一端创作，多端同步 跨端文件流转，团队聚力，提升效率！ 大纲模式 导图模式和大纲模式无缝切换，结构更加清晰 性能卓越，资源丰富

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 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，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多

LLM 技术报告 大语言模型（LLM） 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech 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  代码生成工具 编程语言 3 / 32

、余梦珑博士后 DeepSeek：从入门到精通 2025年2月 清华大学 新闻学院 人工智能学院 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • Deep DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 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，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外

海外⼈才加⼊：
i. ⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码，是Meta
LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾 基于对⽐学习的视觉预训练范式，也是过去三年 CVPR引⽤量最⾼的⼯作；发明了ShuffleNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 detectron2，⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
iii. 强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 Google、MIT、Amazon等团队的使⽤和扩展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John

2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
a. 引领⼤模型的“⽆损⻓上下⽂”时代。2023年10⽉上旬，在产品
Kimi
智能助⼿中实现“⽆损 ⻓上下⽂窗⼝（Lossless
Long
Context
Window）”，⽀持
20
万汉字输⼊，实现对⻓⽂本的⽆ 损记忆。OpenAI
和
Anthropic
到
11
⽉才在
Context
Length
上追上来，且在精度（⽆损记忆）

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  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 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 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。 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 2.撰写python脚本，基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 2025 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

观 点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 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 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 | 谈开源大模型的技术主权问题 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 高瞻，Gitee AI 运营 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111

1 1 /*使用电脑阅读，获得最佳体验 1 1 序 毫无疑问，开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年。 一、 这自然要从 OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 Google 紧随其后推出 Bard，作为其首次亮相的对话 LLM 产品，无疑具有其里程碑意义，尽管它的首秀并不尽 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 开源的 Llama 2 更成为了 LLM 领域开源势力的典型代表，它的 一开源，全球范围内进入了百模混战阶段”， 这个说法一点也不为过。 年底的“虚假宣传” Gemini 与“磁力链开源” Mistral 8x7B 两大神作，也凭借不输 GPT-4 的实力，将 LLM 狂 潮卷到天际。 四、 Stable Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供

Blender 2.92 参考⼿册 欢迎来到 Blender ⾃由开源3D创作套件的⽤户⼿册。 ⼊门 部分 Blender⼊门 ⽤户界⾯ 编辑器 场景 & 物体 制作模型 雕刻 & 绘制 蜡笔 动画 & 绑定 物理 渲染 合成 运动跟踪 & 遮罩 视频编辑 ⽂件 & 数据系统 插件 ⾼级应⽤ 问题排查 词汇表 参与 ⼿册主要由志愿者维护，中⽂翻译组QQ群号：620831153，欢迎加⼊。 像Blender这样的3D内容创作⼯具软件在深层的技术背后还有着不少技术难点 以及⾏业术语。⼀些专⽤术语⽐如UV贴图、材质、着⾊器、⽹格、细分⾯等 都是数字艺术家表达思想的媒介，理解它们，运⽤它们，你才能将Blender⽤到 极致。 那么接下来请继续阅读这套⼿册，学习更多Blender⾥⾯的⼯具功能，放开思维 与其他艺术家和科技领域融为⼀体，总有⼀天你也能成为⼀位伟⼤的艺术家。 Blender的历史 1988年，Ton 的是进⼀步运营和发展Blender。NaN的核⼼⽬标是创建发⾏⼀款紧凑且跨平台 的免费3D创作套件。这⼀想法在⼤多数商业建模软件都要卖上千美元的当时 是⾰命性的。NaN希望将专业3D建模和动画⼯具带给⼀般⼈，其商业模型包括 了提供Blender周边的商业产品和服务。1999年NaN为了推⼴Blender⽽第⼀次 参加了Siggraph⼤会。Blender的第⼀次Siggraph之旅获得了巨⼤成功，受到了 媒体和出

像Blender这样的3D内容创作⼯具软件在深层的技术背后还有着不少技术难点 以及⾏业术语。⼀些专⽤术语⽐如UV贴图、材质、着⾊器、⽹格、细分⾯等 都是数字艺术家表达思想的媒介，理解它们，运⽤它们，你才能将Blender⽤到 极致。 那么接下来请继续阅读这套⼿册，学习更多Blender⾥⾯的⼯具功能，放开思维 与其他艺术家和科技领域融为⼀体，总有⼀天你也能成为⼀位伟⼤的艺术家。 Blender的历史 1988年，Ton 的是进⼀步运营和发展Blender。NaN的核⼼⽬标是创建发⾏⼀款紧凑且跨平台 的免费3D创作套件。这⼀想法在⼤多数商业建模软件都要卖上千美元的当时 是⾰命性的。NaN希望将专业3D建模和动画⼯具带给⼀般⼈，其商业模型包括 了提供Blender周边的商业产品和服务。1999年NaN为了推⼴Blender⽽第⼀次 参加了Siggraph⼤会。Blender的第⼀次Siggraph之旅获得了巨⼤成功，受到了 媒体和出 这笔巨资让NaN得以快速扩张。不久NaN就有了50名员⼯在世界各地为Blender 的改进和推⼴⽽努⼒。在2000年夏天，Blender 2.0发布了。Blender的这⼀版本 在3D套件中加⼊了集成的游戏引擎。到2000年底，NaN⽹站的注册⽤户超过了 25万。 不幸的是，NaN的雄⼼与机遇并不符合当时公司的能⼒和市场环境。过快的膨 胀导致NaN在2001年8⽉通过新的投资⼈被重新组建为⼀个较⼩的公司。半年