将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 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 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI

基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架

2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （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 现实域安全风险 （a）诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 错误决策，以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 等问题，将对用户人身生命财产安全、经济社会安全稳定等造成安全威胁。 （b）用于违法犯罪活动的风险。人工智能可能被利用于涉恐、涉暴、涉赌、 涉毒等传统违法犯罪活动，包括传授违法犯罪技巧、隐匿违法犯罪行为、制作

作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境  ） 英伟达NIM：企业级GPU集群部署（链接） Groq：超低延迟推理（链接） 五、完整671B MoE模型部署（Ollama+Unsloth）

维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 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（O le），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 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散

维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 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（O le），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 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散

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 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 • 建议沟通框架：紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如： “张总，我家里老人突发中风住院（附病历），需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘（附交接文 档），每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶，确保不影响上线。” 2. 生成具体话术（用AI优化表达） p 操作：输入你的草稿：“张总，我家里有事要请假，但项目我会尽量兼顾。” 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序 ” 分步指导（如“先写递归函数 ”） 通用模型 细化步骤， 明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例 ” 模糊需求（如“写个排序代码 ”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？ ” 强制逻辑链条（如“分三点回答 ”） 推理模型 需明确对话目标，避免开放发散

DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年，大模型成本「自由落体」  国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍 Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力 • 通过后训练算力和推理算力，在不增加 预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 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 做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景 需要细分成职位描述、简历筛选、面试评估等粒度更合适的场景 56政企、创业者必读 某省39家钢铁企业，联合打

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 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、 以提高对语言复杂性的理解。 GPT (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 02 04 向量数据库/数据库向量支持 为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持

闭源：由一个小团队开发的闭源 AI，专注于生成创意和艺术图像。 2.3 AI 视频工具 Figure 5: AI 视频工具 2.3.1 Sora (OpenAI 公司) 内测：由 OpenAI 开发，目前处于内部测试阶段的项目。 8 2.3.2 Runway 闭源：一个闭源的创意工具，支持通过 AI 进行视频编辑和生成。 2.3.3 Pika 闭源的图像编辑工具，专注于简化图像处理流程。 2.3.4 cker 提供轻量级虚拟化，能快 速部署并且易于管理应用。 Docker 的优势： 1. 快速部署：Docker 容器可以在几秒钟内启动，提高了开发和部署的效率。 2. 一致性：确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性：容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，实现跨平台的可 移植性。 4. 易于扩展：Docker 可以方便地扩展并支持微服务架构的部署。 41中右下角的“创建并导入”按钮。 Figure 41: MaxKB 界面-知识库配置续 如下图 42所示，上传这里面的文件到本地 MaxKB 系统，还可以直接读取 一个文件夹，这样就更方便了。为了加快接入，选择一部分文件作为测试： Figure 42: MaxKB 界面-知识库配置续 然后点击右下角创建并导入，如下图 43所示： 36 Figure 43: MaxKB 界面-知识库配置续 导入后，系统就会开始处理分析和接入，如图