清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么? 要怎么做? 效果如何? 一 能做什么? 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式,采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式,实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 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, (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。 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0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
人工智能安全治理框架 1.0……………………………… 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 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6.4 社会公众安全应用指引 ……………………………… 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域,给世界带来巨大机遇,也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议 体安全责任,打造全过程全要素治理链条,培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态,推动人工智能健康发展和规范应用,切实维护国 家主权、安全和发展利益,保障公民、法人和其他组织的合法权益,确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新,对人工智能研发及应用采取 包容态度。严守安全底线,对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 风险及时采取措施。0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中,基础层主 要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具,模型层主要是指大模型等技术和产 品,应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 2 表的 表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突 破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯 彻党的二十大和二十届二中全会精神,认真落实中央经济工 作会议和全国新型工业化推进大会部署要求,完整、准确、 全面贯彻新发展理念,统筹高质量发展和高水平安全,加快 赋能新型工业化,以抢抓人工智能产业发展先机为目标,完 赋能新型工业化,以抢抓人工智能产业发展先机为目标,完 善人工智能标准工作顶层设计,强化全产业链标准工作协 同,统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化,为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年,标准与产业科技创新的联动水平持续提升, 新制定国家标准和行业标准 50 项以上,引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家,标准服务企业创新发展的成效更加凸0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前3
DeepSeek从入门到精通(20250204)• 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 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek? https://chat.deepseek.com 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 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、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0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通• 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 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 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? 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强,仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活,但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如:GPT-3、GPT-4(OpenAI),BERT(Google),主要用于语言生成、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0 码力 | 103 页 | 5.40 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面对全球大模型产业之争,要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI • 不仅是科技之争,更是国 运之争 • 不发展是最大的不安全, 发挥举国体制优势,打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战,打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品, 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势,加速传统 产业数转智改,打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏,政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 11政企、创业者必读 把大模型拉下神坛! 走入千家万户、百行千业,才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑,并没有带来工业 革命,因为只有少数人用 • IBM甚至声称,全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 具备强大推理能力,思维过程更加缜密,智能性提升 用起来更像真人,写作能力更强,想象力更丰富 31政企、创业者必读 DeepSeek-R1用户体验改善的作用 R1在零广告投入下7天增长1亿用户,创最快应用破亿里程碑 把人工智能从不可用、凑合用,变成大家都能用、都爱用 推动市场加速发展,在中国用户、企业和政府彻底普及了一次AI 中国可能成为全球AI普及率、渗透率最高的国家, 加速了中国爆0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告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 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。 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 LLM 技术背景 Transformer (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 方法为语言任务提供了前所未有的性能,以此为基础,多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息,支持更广泛的应用领域。 图源:https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg 4 / 32 LLM 基础设施0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前3
清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键:提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • 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。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大 G 0 G p y 8 U I q e T 9 M 6 Deepseek的能力图谱 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。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 “卷不动了?让DeepSeek帮你一键‘躺赢’!” 场景1:1小时内写完一个1万字的项目书 场景:下午3点,你突然接到领导通知:“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书,客户临时提 前会议!”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板,且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间:3:05 PM,你手心冒汗,疯狂翻找资料,但文档光标始终停留在标题页…… 场景1:1小时内写完一个1万字的项目书0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前3
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场DeepSeek如何赋能职场应用? ——从提示语技巧到多场景应用 中央民族大学 新闻与传播学院 清华大学 @新媒沈阳 团队 向安玲 Innovator For Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot 安梦瑶(清华大学博士后):人机共生之AI诊疗研究 • 陶炜(清华大学博士生):人机共生之AI实时增强技术的探索与实践 • 胡晓李(清华大学博士后):人机共生之游戏设计 • 余梦珑(清华大学博士后):人机共生之媒体智能体应用 • 张家铖(清华大学博士后):人机共生之AI评测 • 张诗瑶(清华大学博士后):人机共生之AI社会理论分析 • 朱雪菡(清华大学博士后):人机共生之影视内容创意与制作 • 陈禄梵(清华大学博士生):人机共生之AI美学理论 2022全球人工智能技术创新大赛-商品标题实体识别 一等奖 第十八届中国计算语言学大会-小牛杯中文幽默计算 一等奖 第十届全国社会媒体处理大会-中文隐式情感分析 一等奖 2021全球开放数据应用创新大赛-基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型 第一名 2021中国计算机学会大数据与计算智能大赛-“千言〞 问题匹配鲁棒性评测 第一名 2021年全国知识图谱与语义计算大会-医疗科普知识答非所问识别0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前3
DeepSeek图解10页PDF可定制化与优化。支持微调(Fine-tuning):可以根据特定业务需求对模 型进行微调,以适应特定任务,如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行,适用于无网络环境。可在离线环境下运行:适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性:即使云服务宕机,本地大模型依 然可以正常工作,不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处: • 本教程接入的是 DeepSeek LLM))的兴起。LLM 在自然语言处理(NLP)领域 发挥着越来越重要的作用,广泛应用于智能问答、文本生成、代码编写、机 器翻译等任务。LLM 是一种基于深度学习的人工智能模型,其核心目标是 通过预测下一个单词来理解和生成自然语言。训练 LLM 需要大量的文本数 据,使其能够掌握复杂的语言模式并应用于不同任务。 接下来,咱们先从较为基础的概念开始。 2.1 LLM 基础概念 模型 亿,70 亿、80 亿是指大模型的神经元参数(权重参数 weight+bias)的 总量。目前大模型都是基于 Transformer 架构,并且是很多层的 Transformer 结构,最后还有全连接层等,所有参数加起来 70 亿,80 亿,还有的上千亿。 教程作者:郭震,工作 8 年目前美国 AI 博士在读,公众号:郭震 AI,欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源,是为了帮助更多人了解获取0 码力 | 11 页 | 2.64 MB | 8 月前3
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