码、运行时、系统工具、系统库和设置。 2. 镜像（Image）：用于创建容器的只读模板。一个镜像可以包含完整的操作 系统环境。 3. Dockerfile：定义镜像内容的文本文件，包含了构建镜像的所有指令。 4. Docker Hub：公共的 Docker 镜像仓库，用于存储和分发 Docker 镜像。 5. 拉取镜像：docker pull 6. 构建镜像：在包含 Dockerfile 上拉取最新的 lobehub/lobe-chat 镜像。以下 是具体作用： docker pull：这是 Docker 命令，用于从 Docker Hub 或其他注册表中下载 容器镜像。lobehub/lobe-chat：这是 Docker 镜像的名称，其中 lobehub 是镜像 仓库的名称，lobe-chat 是具体的镜像名称。latest：表示拉取该镜像的最新版本 （tag）。如果没有指定版本标签，Docker （tag）。如果没有指定版本标签，Docker 默认会拉取 latest 标签的版本。执行这 条命令后，Docker 会将 lobehub/lobe-chat 镜像的最新版本下载到你的本地系 统，以便你可以使用它创建和运行 Docker 容器。 然后再运行一条命令就可以了： docker run -d --name lobe-chat -p 10084:3210 -e ACCESS_CODE=lobe66 lobehub/lobe-chat:latest

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32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac 配置要求 适⽤场景 创建Modelfile： 5. 运⾏模型： 4. 性能调优与测试 GPU利⽤率低：升级⾼带宽内存（如DDR5 5600+）。 扩展交换空间： 六、注意事项与⻛险提示 1. 成本警示： 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。 671B模型：需8xH100集群，仅限超算中⼼部署。 2. 替代⽅案： 个⼈⽤户推荐使⽤云端API（如硅基流动），免运维且合规。 3.

应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力， 确保基础设施和服务运行不中断。 （d）对于人工智能系统采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源，应 高度关注供应链安全。跟踪软硬件产品的漏洞、缺陷信息并及时采取修补加固 措施，保证系统安全性。

速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 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 用户能够理解模型的推理 过程。推理路径包括模型 对问题的理解、问题分解、 以及逐步求解的过程。 在推理过程中能够自我 修正，发现并修复之前 的错误。这种自我修正 能力使得模型在处理复 杂问题时更加可靠。 思 维 链 展 示 推 理 路 径 自 我 修 正 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数 已 经 取 得 显 著 成 效 。 未 来 ， 其 可 能 会 进 一 步 拓 展 到 工 业 生 产 流 程 优 化 、 设 备 故 障 预 测 与 维 护 、 供 应 链 管 理 等 领 域 ， 提 供 更 高 效 的 工 业 生 产 和 运 营 的 解 决 方 案 。 DeepSeek R1将通过强化学习和多模态融合等技术手段，进一步提升推理能力、优化语言理解和生成效果，并拓展在复 杂

机器学习标准。规范机器学习的训练数据、数据预处理、 模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学 习、半监督学习、深度学习、强化学习等标准。 2. 知识图谱标准。规范知识图谱的描述、构建、运维、共 享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识 融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、 9 知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 3. 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、 能虚拟中试标准，以及复杂工业场景新技术应用验证标准。 3. 生产制造标准。研制生产过程智能化、产线监测及维护 等标准。 4. 营销服务标准。围绕营销服务效率提升，研制智能客服、 数字人、商品三维模型标准，以及用户体验等标准。 5. 运营管理标准。围绕运营管理智能化能力提升，研制相 关供应链管理、数据管理、风险管理等标准。 12 6. 重点行业智能升级标准。围绕原材料行业，开展大模型

通过四个关键步骤：分析（Analysis）、构思（Ideation）、发展（Development） 和评估（Assessment），为提示语链的设计提供系统化的指导。 构思阶段注重创新性思 维，探索多种解决方案 在发展阶段，逐步深化 构思并形成具体的内容 方案 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 提出1个创新的或非常规的传播方式。这个方法应能显著提升活动的话题性和参与 度。 （8）KOL合作计划（700字内）： 设计一个多层次的KOL合作策略，包括顶级KOL、中腰部KOL和微观KOL的不同运 用方式。 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5

通过四个关键步骤：分析（Analysis）、构思（Ideation）、发展（Development） 和评估（Assessment），为提示语链的设计提供系统化的指导。 构思阶段注重创新性思 维，探索多种解决方案 在发展阶段，逐步深化 构思并形成具体的内容 方案 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 提出1个创新的或非常规的传播方式。这个方法应能显著提升活动的话题性和参与 度。 （8）KOL合作计划（700字内）： 设计一个多层次的KOL合作策略，包括顶级KOL、中腰部KOL和微观KOL的不同运 用方式。 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5

productivity-accomplish-10x-more-with-ai-agents/ 24 / 32 LLM 的工具和平台 LLMOps 大模型聚合平台 开发工具 ：LLMOps 平台专注于提供大模型的部署、运维和优化服务，旨在帮助企业和开发者更高效地管理和使用这些先进的 AI 模型， 快速完成从模型到应用的跨越，如 、 等。 ： 大模型聚合平台主要用于整合和管理多个大型机器学习模型，在聚合平台之上，衍生出

物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 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，

人、社区抢购导致物资短缺 DeepSeek应急协议： ① 资源热力图： 实时整合气象局数据/道路塌方报告/医院接诊状态 物资预测算法锁定3公里内未饱和便利店 ② 生命线工程： 孕妇救援通道： ✓ 自动生成医疗档案二维码 ✓ 无人机勘察可行路线 ✓ 协调民间救援队GPS定位 老人转移方案： ✓ 调取智能手环历史活动轨迹 ✓ 社区志愿者网络即时广播 ③ 企业级应急： 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估）