a year in the Internet business is like a dog year – equivalent to seven years in a regular person's life.’ At the time, the pace of change catalyzed by the internet was unprecedented. Consider now that Creators / bettors / consumers are taking advantage of global internet rails that are accessible to 5.5B citizens via connected devices; ever-growing digital datasets that have been in the making for over large language models (LLMs) that – in effect – found freedom with the November 2022 launch of OpenAI’s ChatGPT with its extremely easy-to-use / speedy user interface. In addition, relatively new AI company

model characterized by economical training and efficient inference. It comprises 236B total parameters, of which 21B are activated for each token, and supports a context length of 128K tokens. DeepSeek-V2 enables training strong models at an economical cost through sparse computation. Compared with DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 achieves significantly stronger performance, and meanwhile saves 42.5% of training costs only 21B activated parameters, DeepSeek-V2 and its chat versions still achieve top-tier performance among open-source models. The model checkpoints are available at h t t p s : / / g i t h u b . c o m

2025!3" Manus AI!Agent"#$ChatGPT%& #$% SAC NO. S0570519080006 | SFC NO. BQZ938 &'( SAC NO. S05701220801381 !"#$%&'() !"#$ • !"#$%&'()*AI+!"#$,-./012334%&'(56789:;<=>?@A BC%&'() • DEFGHI)*DEFGJKH @A+'BCDEFGHIJK,LMN OPQMR<"S>TUVWXY3 less structure more intelligence GZ[5\]^_`abcde_`fgchi_`jEc'k_` lm,no computer usecdeep researchccoding agent pqrstuvwxyz{|}~•G)€>•JK‚ƒ Manus,•P„…†‡ ˆ‰Š‹xG'B,LJKŒkF,•mP$ŒŽ4••‘JK’3“” §¨©ª°±²³{´µG SOTA œ=> • Manus AI ¶·fgG$%JKA+)€,¸¹!Lº»JK«Level 3¬°G-•¼½a‡¹T AI Ÿ >•)¾%‡ˆ¿ÀGÁ%ÂÃ,Ä Å'B|4ÆcÇ©ÈÉÊËcÌÍ•mÎÏJKG()A+> !"#$%Bloomberg*&'()6 Manus AI%2345 • ManusÐ!ÑÒÓ*GÔg<Õ5 • uvÖk5tAIןØAI

，然后提供所有固定的参考文献。以下是需要修正的 五个示例模板和参考文献： 原始文本 修正后文本 Boullis A, Fassotte B, Sarles L,LognayG, Heuskin S, Vanderplanck M.Bartram S, Haubruge E, Francis F,Verheggen F(2017 Elevated Carbon Dioxide Concentration Alarm Signaling in Aphids. J Chem Ecol 43:164-171. Boullis A, Fassotte B, Sarles L, Lognay G, Heuskin S, Vanderplanck M.Bartram S, Haubruge E, Francis F.Verheggen FJ (2017) Elevated CarbonDioxide Concentration a one sentence recap of this data? 快速回顾一下 Create a visual chart, based on this data. 做一个视觉图表 What’s the main takeaway from this dataset? 找出最主要的信息 Can you explain this dataset like I’m 5 years old?

。Authored by @Hzfengsy 。 Intrinsics: tvm_load_matrix_sync tvm_mma_sync … “New Memory Scopes: wmma.matrix_a/b, accumulator 。Tensorization on warp level schedule Motivation matrix_b, row_major or col_moajor. 。 Visit the body of ComputeOp to get the indices of input matrices: inadexO, indexI 。 Compare the access indices with the axis/reduce_axis of ComputeOp n matrix_b [idx0 indexl K m :matrix a m k matrix_a k n :matrix_b n k matrix_b coLmajor row_major row_major col_ major Thread Index Unification 计算下全事业部

• 向安玲（清华博士后、中央民大助理教授）：人机共生之AI数据分析领域 • 马绪峰（清华博士后、同济大学助理教授）：人机共生之文化艺术创作 成员及核心研究方向 赛事 奖项 2024 “AI4S Cup LLM 挑战赛” 大模型科学文献分析赛道 一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 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 -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- distill-llama-70b-available 70B 邮箱注册，速度快，但感觉比Cerebras弱一些。

、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 1.5B - RAM: 4GB - GPU: 集成显卡/现代CPU 8GB （M1/M2/M3） - 存储: 5GB 简单⽂本⽣成、基础代 码补全 7B - RAM: 8-10GB - GPU: GTX 1680（4-bit量 化） - 存储: 8GB - 内存: 16GB（M2 Pro/M3） - 存储: 8GB 中等复杂度问答、代码 调试 14B - RAM: 24GB - GPU: RTX 3090（24GB VRAM） - 存储: 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B FP8 ≥890GB 2*XE9680（16*H20 GPU） DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20

can be complicated. Many aspects of your prompt affect its efficacy: the model you use, the model’s training data, the model configurations, your word-choice, style and tone, structure, and context process. Inadequate prompts can lead to ambiguous, inaccurate responses, and can hinder the model’s ability to provide meaningful output. You don’t need to be a data scientist or a machine learning challenges you can face while crafting prompts. Prompt engineering Remember how an LLM works; it’s a prediction engine. The model takes sequential text as an input and then predicts what the following

deepseek.com Z u N e P 6 7 K w S v L C q Y 4 Y V 1 T 8 0 u m B k k m O x d k C i y K r j i 6 n p Y d O w t v B 4 G 0 G p y 8 U I q e T 9 M Natural Questions等）来生成问题。可以从多个数据集中组 合问题，以达到10万个的问题数量。 这 些 数 据 集 包 含 大 量 的 问 答 对 ， 例 如 使 用 d a t a s e t s 库 （Hugging 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 添加主观引导（如“你认为哪种对？ ”） 通用模型 需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比 两种伦理观的差异 ” 一次性提问复杂逻辑 任务需求与提示语策略 "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请 验 证 ： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p 值并判断显著性。" "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库(初期投入高，长期成本低)

FOData … NHWC L2 da … FL2 da Alios TVM @ ARM CPU INT8 TVM /QNNPACK Speed Up @ Mobilenet V2 @ rasp 3b+ AARCH64 35 2.38 2.00 1.67 1.67 1.64 1.60 1.66 155 157 157 150 143 40 120 100 080 060 040 020 000 TI.30 1.15 TVM / QNNPACK Speed Up @ Mobilenet V2 @ rasp 3b+ AARCH64 了 130 1.35 1.33. 1.15 116 111 Depthwise Convolution Workload Performance Alios TVM @ ARM CPU INT8 Performance Comparison @ rasp 3b+ AARCH64 aoo0 8.87 sm ao 7m am sm 3.83 om ao 2.08 2 1.61