installed base as of 2010. Mobile internet units are the installed based of smartphones & tablets in 2020. Cloud & data center capex includes Google, Amazon, Microsoft, Meta, Alibaba, Apple, IBM, Oracle 1960s-2020s, per Morgan Stanley Note: Axis is logarithmic; i.e., there are expected to be tens of thousands more AI Era devices than Mainframe devices 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 Released Each Year AI Technology Compounding = Numbers Behind The Momentum 0 50 100 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 Includes models from • xAI • Anthropic • Meta • NVIDIA • Mistral • Arc Institute

8-way expert parallelism (Lepikhin et al., 2021), and ZeRO-1 data parallelism (Rajbhandari et al., 2020). Given that DeepSeek-V2 has relatively few activated parameters, and a portion of the operators are (Hendrycks et al., 2020), C-Eval (Huang et al., 2023), and CMMLU (Li et al., 2023). Language understanding and reasoning datasets include HellaSwag (Zellers et al., 2019), PIQA (Bisk et al., 2020), ARC (Clark include WinoGrande Sakaguchi et al. (2019) and CLUEWSC (Xu et al., 2020). Language modeling datasets include Pile (Gao et al., 2020). Chinese understanding and culture datasets include CHID (Zheng et

加载数据集：使用datasets库加载SQuAD数据集，这个数据 集包含了大量基于2020年之前数据生成的问答对。 提取问题：从数据集中提取问题，并使用set去重。 检查问题数量：确保提取的问题数量至少为10万个。 保存问题：将问题保存到CSV文件生成的真实答案问题.csv中。 要生成10万个存在真实答案的问题，并且基于2020年之前的 数据，可以使用现有的公开问答数据集（如SQuAD 、 Natural Face的datasets库）来加载SQuAD数据集 （Stanford Question Answering Dataset），这个数据集 是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社 会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模

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 第一名 互联网虛假新闻检测2019全球挑战赛-虛假新闻多模态检测 第一名 中国法研杯CAIL2020司法人工智能赛 第一名 DeepSeek的三种模式 平台 地址 版本 备注 英伟达NIM微服务 https://build.nvidia.com/d eepseek-ai/deepseek-r1