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 评估阶段：客户用于评估芯片的网络，caffe 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

18 3.3 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 界面简洁但因表情符出现又不失枯燥 4 零代码搭建本地 AI 前端 到目前，我们使用大模型的界面还是一个终端窗口，黑乎乎的，交互不友好。 这章教你搭建一个美观炫酷的前端网页，如图 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

内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 最后的评估阶段用于反 思和优化，确保生成内 容符合预期标准并持续 改进 成果展示与改进建议 通过以下反思和评估的框架对AI 生成内容进行审查与质量评估： 内容全面性 论证深度 创新洞见 实践指导 结构清晰度 语言表达 跨学科整合 未来展望 递进式深化 执行技巧与注意事项 动态调整 定期回顾 交互式改进 平衡控制 整体提示语链设计框架 语用意图分析（PIA）：解码内容生成目的 通过提示语明确文章的论证路径，包括论点 展开顺序、论据类型和过渡方式。例如： • 论点A：现象描述 + 数据佐证 + 案例说明 • 论点B：问题分析 + 专家观点 + 对比论证 • 论点C：方案提出 + 实践验证 + 效果预期 设定论证框架 在提示语中涉及需要的证据类型和 数量用于观点支撑，确保论证充分， 例如： • 权威数据：来自官方机构的统计 或调研 • 案例分析：包含背景、过程、结 果的完整案例

内容深度 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 最后的评估阶段用于反 思和优化，确保生成内 容符合预期标准并持续 改进 成果展示与改进建议 通过以下反思和评估的框架对AI 生成内容进行审查与质量评估： 内容全面性 论证深度 创新洞见 实践指导 结构清晰度 语言表达 跨学科整合 未来展望 递进式深化 执行技巧与注意事项 动态调整 定期回顾 交互式改进 平衡控制 整体提示语链设计框架 语用意图分析（PIA）：解码内容生成目的 通过提示语明确文章的论证路径，包括论点 展开顺序、论据类型和过渡方式。例如： • 论点A：现象描述 + 数据佐证 + 案例说明 • 论点B：问题分析 + 专家观点 + 对比论证 • 论点C：方案提出 + 实践验证 + 效果预期 设定论证框架 在提示语中涉及需要的证据类型和 数量用于观点支撑，确保论证充分， 例如： • 权威数据：来自官方机构的统计 或调研 • 案例分析：包含背景、过程、结 果的完整案例

自然语言处理标准。规范自然语言处理中语言信息提取、 文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分 析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语 言大模型等标准。 5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、 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

型工作流的一体化嵌入数据库，可以使用 SQL、对象存储、主题建模、图形分析和多模 态索引进行矢量搜索。 ：专注以 Sketch、PSD、静态 图片等形式的视觉稿作为输入，通过智能化技 术一键生成可维护的前端代码，包含视图代码、 数据字段绑定、组件代码、部分业务逻辑代码。 PromptPerfect 29 / 32 LLM 世界的基石：算力 LLM 的算力指的是执行这些模型所需的计算资源。这包括用于训练和运行模型的硬件（如

应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 及应用特点，明确人工智能训练、标注、使用、输出等各环节的数据安全和个 人信息保护要求。 5.4 构建负责任的人工智能研发应用体系。研究提出“以人为本、智能 向善”在人工智能研发应用中的具体操作指南和最佳实践，持续推进人工智能 设计、研发、应用的价值观、伦理观对齐。探索适应人工智能时代的版权保护 和开发利用制度，持续推进高质量基础语料库和数据集建设，为人工智能安全 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 作实 践，共同制定人工智能安全国际标准。 6. 人工智能安全开发应用指引 6.1 模型算法研发者安全开发指引 （a）研发者应在需求分析、项目立项、模型设计开发、训练数据选用等 关键环节，切实践行“以人为本、智能向善”理念宗旨，遵循科技伦理规范，采 取开展内部研讨、组织专家评议、科技伦理审查、听取公众意见、与潜在目标 用户沟通交流、加强员工安全教育培训等措施。- 13 - 人工智能安全治理框架

与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非（清华大学人工智能学院拟录博士生）：人机共生之基座大模型研究研发 • 何静（清华博士后、北航助理教授）：人机共生之快生引擎研究研发 • 尤可可（清华博士后、北石化助理教授）：人机共生之AIGC短视频 • 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

算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型 推理大模型 预训练大模型难以通往AGI之路  推理模型如R1——通过逻辑链条推导答案， 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范 式更像探索实践  记住很多东西只是基础，真正有价值的是 融会贯通 R1找到了人类通往AGI的方向 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 27 DeepSeek-R1和GPT-4o不是同一个物种政企、创业者必读

致内容 趋于一致，而非收敛性提示语和多样化设计能突破逻辑循环。 结合自适应反馈和递进式提示链，可推动智能体生成新内容， 避免知识循环，拓宽智能体的生成空间，为人机共生系统中的 深层交互与创新实践提供新路径。 结合自适应反馈和递进式提示链 让AI生成优质内容 p 当AI面对收敛性高的提示词时，生成内容趋于一致，主要依赖已有知识的重复和组合。提示词的收敛性和对话轮次共 同影响生成内容的