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  • pdf文档 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
  • pdf文档 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
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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 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
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容(如推文 、帖子) 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要(论文 、报告) 文本简化(降低复杂度) 第一阶段:5分钟——用AI暴力生成框架(目标:3000字) 场景1:1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段:20分钟——用AI批量填充模块(目标:6000字) 针对每个小节单独提问,例如: “写一段‘2.1 功能分区’的内容,要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数,用数据列表形式 呈现。” 关键技巧: p 数据嫁接:若缺乏具体数据,直接让AI生成合理虚构值(标注“示例”规避风险): 手信 息等数据,帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词,生成简洁的分析报告。 优势 通过DeepSeek的数据分析功能,快速生成行业概览, 节省了手动整理的时间。 通过DeepSeek的多维度分析,深入了解行业的竞争格 局和市场机会。 效率更高: D
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    累知识,Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  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 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例:课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力,推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力,实现了真正的慢思考 28 例:课后作业 仔细思考政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律,加速了AGI发展 Alpha 客户要的不是电动机,是「刮胡刀」「吹风机」  没有人会买一个电动机后,说「来,给爷表演一下27000转」 48政企、创业者必读 如何解决 DeepSeek在政府、企业的应用问题? 49政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用,缺少政府和企业内部知识,不懂业务,无 法解决实际问题  闭源模型云端部署,使用过程中数据外传上网,存在泄密风险  闭源模
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Deepseek R1 本地部署完全手册

    李锡涵博客:完整部署教程 结语 Deepseek R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛,个⼈⽤户务必谨慎,企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务,可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境, 理性规划⽅能降本增效! ⼿册更新与反馈:如有补充或修正,请联系⽂档作者,接⼊细节请阅读详细⽂档硅基流动社 区。 全球企业个⼈渠道附表 1. 秘塔搜索:https://metaso.cn 2. 360纳⽶AI搜索:https://www
    0 码力 | 7 页 | 932.77 KB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场

    •基本的推理和问 题解决能力 Agent •代表用户执行任 务,具备自主行 动能力 Innovator • 参与发明和创造, 增强人类的创造力 和创新能力 Organization •承担整个组织的 功能,独立管理 并执行复杂的操 作 • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队,专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与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 角色 ü 功能 ü 技能 ü 约束 ü 工作流程 ü 输出格式 "全维度智能体提示框架" (Comprehensive Agent Prompting Framework, CAP Framework) 核心层: 1.身份定义 (Identity) •角色属性 •专业背景 •交互特征 执行层: 2. 能力矩阵 (Capability Matrix) •功能范围 •专业技能 (Operation Engine) •输入处理 •执行流程 •输出规范 如何使用DeepSeek制作可视化图表? 如何使用DeepSeek制作可视化图表? 角色: Mermaid图表代码生成器 功能: 根据用户提供的流程或架构描述,自动生成符合Mermaid语法的图表代码。 技能: 熟悉Mermaid的图表类型和语法,能高效将流程转化为代码。 理解流程分析、架构设计及结构化展示等领域知识。
    0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前
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  • pdf文档 普通人学AI指南

    和 AGI 关系 4 1.2 AGI AGI(Artificial General Intelligence,人工通用智能)是一种理论上的人工智能, 它可以理解、学习和应用知识跨越各种不同领域,功能上等同于人类智能。 与专用人工智能(AI)不同,AGI 能够执行任何智力任务,具备自我意识和 自适应学习能力。AGI 的研发目标是创造出可以广泛地模拟人类认知能力的智 能系统。 1.3 大模型 4 腾讯智影 腾讯推出的 AI 视频编辑工具,支持视频内容的智能编辑和增强。 2.3.5 度加创作工具 度加创作工具是百度开发的一站式 AI 内容生成平台,支持视频制作、文案生成 和数字人模型等功能。 2.3.6 Spike Studio 智能长剪短:一个专为商业视频制作设计的工具,可以将长视频智能剪辑为短 视频。 2.3.7 HeyGen 动画视频:用于生成动画视频的 AI 工具,支持多种动画风格。 语句的工具,旨在简化数据库操作。 2.4.4 ChatDev 面壁智能开发的 AI 智能体开发平台,支持创建和部署智能对话系统。 2.4.5 solo Mozilla 开源项目,提供零代码网站开发功能,易于使用。 2.4.6 Cursor 开源的 AI 代码编辑器,旨在通过 AI 技术助力快速软件开发。 2.4.7 Tabby 自托管的 AI 编程助手,开源,支持开发人员优化编码过程。
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    (c)鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点,人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响,可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 (d)被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息,面临被 逆向攻击窃取、修改,甚至嵌入后门的风险,可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露,推理过程不可信、决策输出错误,甚至运行故障。 (e)输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 (b)应建立数据护栏,确保人工智能系统输出敏感个人信息和重要数据 符合相关法律法规。 4.2.2 现实域风险应对 (a)根据用户实际应用场景设置服务提供边界,裁减人工智能系统可能 被滥用的功能,系统提供服务时不应超出预设应用范围。 (b)提高人工智能系统最终用途追溯能力,防止被用于核生化导等大规 模杀伤性武器制造等高危场景。 4.2.3 认知域风险应对 (a)通过技术手段判别不符合预期、不真实、不准确的输出结果,并依 综合治理措施 在采取技术应对措施的同时,建立完善技术研发机构、服务提供者、用户、 政府部门、行业协会、社会组织等多方参与的人工智能安全风险综合治理制度 规范。 5.1 实施人工智能应用分类分级管理。根据功能、性能、应用场景等, 对人工智能系统分类分级,建立风险等级测试评估体系。加强人工智能最终用 途管理,对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求,防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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