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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek? https://chat.deepseek.com 如何从入门到精通? 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? 推理模型 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 提示语的类型 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的核心技能体系 表1-3-1提示语设计核心技能子项 核心技能 子项 问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力
    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

    化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek? 网页端:https://chat.deepseek.com APP:DeepSeek 如何从入门到精通? 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 提示语的类型 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的核心技能体系 表1-3-1提示语设计核心技能子项 核心技能 子项 问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 结合最新AI研究成果,拓展应用边界 设计实验性提示语,推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计:AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么? 要怎么做? 效果如何? 一 能做什么? 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式,采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式,实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 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 案、法律意见书等,提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断:构建智能医疗 平台,分析病历、检查报告和基因数据,帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理:开发金融风险分析 工具,收集并分析市场数据,预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助:为作家提供创作灵感 和文本构思,生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句,助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成:根据产品特点和目标
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场

    •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 英伟达NIM微服务 https://build.nvidia.com/d eepseek-ai/deepseek-r1 671B(全量模型) 网页版直接使用,支持API调用,注册送1000点数,免费体验。 微软Azure https://ai.azure.com 671B(全量模型) 需注册微软账户并创建订阅,免费部署,支持参数调节。 亚马逊AWS https://aws.amazon.com/c com/c n/blogs/aws/deepseek-r1- models-now-available-on- aws 671B(全量模型) 需注册AWS账户,填写付款方式,免费部署。 Cerebras https://cerebras.ai 70B 邮箱注册,速度快,宣称比GPU方案快57倍。 Groq https://groq.com/groqclou d-makes-deepseek-r1-
    0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    板上的公式一脸懵——前两步的链式法则展开去哪了?为什么分 母突然多了3y²? 周围同学纷纷点头,老师已经翻到下一页讲应用题了。你手心冒汗,想举手提问又怕被说“这 么简单还不会”,不提问又担心后面全听不懂…… 场景1:课堂上突然跟不上了,怎么办 1.课堂当下(隐蔽求助) p 适用场景:课堂上随时快速跟进 p 操作技巧: Ø 在笔记软件中快速标注困惑点(如:“疑问:第二 步到第三步如何展开?”) 体系化 方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累?DeepSeek帮你‘减负’到家! 场景1:职场妈妈的晨间战役(日常琐事管理) 优先级排序(幼儿园事务>会议准备>生活采购) 生成最优动线:地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 即时服务对接: ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 提供更多背景信息(如需要) 情景还原:你是一个白领,面临以下事情:19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、 健身教练多次提醒体脂率超标、父母体检报告出现异常指标 场景3:突发事件应急管理与跨界协调 情景还原:台风突袭导致孕期34周妻子被困郊区、数据中心备用电源仅能维持4小时、急需转移独居失智老 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
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 普通人学AI指南

    普通人学 AI 指南 作者:郭震 日期:2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1 AI 大模型基础 1.1 AIGC AIGC 是指使用人工智能模型生成内容的技术。这些内容可以包括图像、音频、 文本、视频、3D 模型等。具体来说,AIGC 技术可以生成如下类型的内容: • 图像:如照片、原创艺术作品 • 音频:如视频游戏中的配音、音乐 • 文本:如代码、广告文案、小说 • 3D 模型:如角色、场景 目前,AIGC 技术处于早期阶段,最常见的产品形态是基于文本的,通过用 技术处于早期阶段,最常见的产品形态是基于文本的,通过用 户输入来控制内容的生成。用户输入文本描述所需的内容,然后模型输出与描 述相符的内容。下图 1描述了 AI 大模型,AIGC 和 AGI 关系。 Figure 1: AI 大模型,AIGC 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。
    0 码力 | 42 页 | 8.39 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)

    作会议和全国新型工业化推进大会部署要求,完整、准确、 全面贯彻新发展理念,统筹高质量发展和高水平安全,加快 赋能新型工业化,以抢抓人工智能产业发展先机为目标,完 善人工智能标准工作顶层设计,强化全产业链标准工作协 同,统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化,为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年,标准与产业科技创新的联动水平持续提升, 新制定国家标准和行业标准 创新成果高效转化成标准。 坚持应用牵引。坚持企业主体、市场导向,面向行业应 用需求,强化创新成果迭代和应用场景构建,协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持产业协同。加强人工智能全产业链标准化工作协 同,加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作,打造大中 小企业融通发展的标准化模式。 坚持开放合作。深化国际标准化交流与合作,鼓励我国 企事业单位积极参与国际标准化活动,携手全球产业链上下 图像,以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求,推动人工智能技术创新和应用。智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求,为人 工智能赋能行业应用,推动产业智能化发展提供技术保障。 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求,为人
    0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    对 措施。关注安全风险发展变化,快速动态精准调整治理措施,持续优化治理机 制和方式,对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施,防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 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。 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、 管理两方面提出防范应对措施。同时,目前人工智能研发应用仍在快速发展, 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化,防范应对措施也将相 应动态调整更新,需要各方共同对治理框架持续优化完善。 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 (a)可解释性
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 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

    多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 DeepSeek开源,可本地部署,能力强,免费 53政企、创业者必读 利用DeepSeek打造专业模型 不用卷算力、卷数据、卷参数  可用本地算力(自有机房或一体机)  接入企业内部专业数据,无需互联网全量数据  通过蒸馏的小模型能力也很强 54政企、创业者必读 DeepSeek打造企业应用最重要的是从何入手 对上 对下 对内 对外 四个方向 降低10倍人力 降低10倍成本 提高10倍效率 不能处理复杂流程,无法下地干活儿 通用大模型不了解企业内部业务情况、行业情况 58政企、创业者必读 知识管理是大模型更 懂企业的基础 59 解决企业应用,需要打造专业大模型 要解决四个关键基础 以业务大模型为基础, 打造自主工作的数字 员工和AI团队 实现多个Agent、多个 数字化系统、多个组织 之间的协同 知识 管理 融合 工作流 业务大模型 打造 构建 智能体 基于政府企业场景和专业
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化,实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类: 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计, 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库,对传统数据库添加 “向量支持”也是主流方案。比如 等传 统数据库均已支持向量检索。 基础设施:大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库,使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量,并有效地利用硬件资源。 微调(Fine Tuning)是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后,微调是 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练,以使 / 32 大模型应用现状:首批备案上线的中国大模型 8 月 31 日,百度、字节、商汤、中科院旗下 紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业 / 机构的大模型产品首批通过《生成式人工智能 服务管理暂行办法》备案,可正式上线面向公 众提供服务。 具体包括:百度(文心一言)、抖音(云雀大 模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院 (紫东太初大模型)、百川智能(百川大模 型)、商汤(日日新大模型)、MiniMax
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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