(Pass@1) 国产 十 免费 十 开源 十 强大 Accuracy/Percent le (%) AI https://chat.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 是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模 拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食 品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察 其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 p 为了观测偏误信息加入后50个代理意 见动态的具体呈现，研究通过依存关系 构造三个科学共识的语义图谱，并和无 偏误状态进行对比。对每个科学共识议 题，选择图中最有代表性的40个实体 （基于节点的度）。 p 在自然语言处理中，依存关系是用于描 述句子中词与词之间的关系，帮助揭示 句子的句法结构。包括nsubj（名词性

，实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  资料整合与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献， 并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连 贯的文章或研究论文，长度可达数万字。  模拟对话与问题生成：模拟文章写作前的调研过程，通 过发掘话题研究中的多样视角，模拟具有不同视角的作 者向话题专家提出问题的对话，并基于这些对话整理收 I学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 元知AI综述工具官网：https://yuanzhi.zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工 知网研学平台官网：https://aiplus.cnki.net/sumup/sumup  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 PubScholar平台 元知AI综述工具 知网研学平台 斯坦福STORM 斯坦福STORM官网：https://storm.genie

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.svg 4 / 32 LLM 基础设施 01 03 02 04 向量数据库/数据库向量支持 据西南证券研究发展中心预测，2025 年向量数据库渗透率约 为 30%，则全球向量数据库市场规模约为 99.5 亿美元， 。 2023 年前四个月，向量数据库公司融资额 ，超过了 2022 年的总和 （图源：https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-infrastructure- vector-database/） 7 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。 国产深度学习框架 OneFlow 架构 （图源：https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/） 9 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤：

token/秒（混合推理） 3. 部署步骤（Linux示例） 1. 安装依赖⼯具： # 安装llama.cpp（⽤于合并分⽚⽂件） /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew install llama.cpp 2. 下载并合并模型分⽚： llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.gguf curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh FROM /path/to/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.gguf PARAMETER num_gpu 28 # 每块RTX 接⼊细节请阅读详细⽂档硅基流动社 区。 全球企业个⼈渠道附表 1. 秘塔搜索：https://metaso.cn 2. 360纳⽶AI搜索：https://www.n.cn/ 3. 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/OBklluwO 4. 字节跳动⽕⼭引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+c

versatility and utility in a wider range of scenarios. References AI@Meta. Llama 3 model card, 2024. URL https://github.com/meta-llama/llama3/bl ob/main/MODEL_CARD.md. J. Ainslie, J. Lee-Thorp, M. de Jong, Y checkpoints. arXiv preprint arXiv:2305.13245, 2023. 21 Anthropic. Introducing Claude, 2023. URL https://www.anthropic.com/index/introd ucing-claude. J. Austin, A. Odena, M. Nye, M. Bosma, H. Michalewski USA, February 7-12, 2020, pages 7432–7439. AAAI Press, 2020. doi: 10.1609/aaai.v34i05.6239. URL https://doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6239. M. Chen, J. Tworek, H. Jun, Q. Yuan, H. P. de Oliveira Pinto

Prompt Engineering February 2025 38 To run this sample you must create a (free) SerpAPI key from https://serpapi.com/manage- api-key and set an environment variable SERPAPI_API_KEY. Next let’s write some Google, 2023, Gemini by Google. Available at: https://gemini.google.com. 2. Google, 2024, Gemini for Google Workspace Prompt Guide. Available at: https://inthecloud.withgoogle.com/gemini-for-google- space-prompt-guide/dl-cd.html. 3. Google Cloud, 2023, Introduction to Prompting. Available at: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design. 4. Google

备注 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 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- distill-llama-70b-available 70B

Optimization Framework Tensor Graph to Xilinx Tensor Graph Frontend Deep Learning Frameworks https://github.com/xilinx© Copyright 2018 Xilinx TVM as Unified ML Front End >> 6 Relay (and NNVM) Xilinx Performance Pipelines ˃ References to our latest results: https://github.com/Xilinx/AI-Model-Zoo (embedded i.e. ZC104/Ultra96) https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/examples/caffe/Benchmark_README by slowest one ˃ Performance results based on Xilinx own runtime pipeline available in github (https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/examples/deployment_modes/mp_classify.py) Streamlined multi-process

Linux Kernel DEPLOY VTA ON INTEL FPGA https://pynq.readthedocs.io/en/v2.0/pynq_package/pynq.xlnk.html Configure Linux kernel Download Linux kernel from https://github.com/altera-opensource/linux-s Edition Step 2: Download SDCard Image from Terasic (Require Registration) Step 3: Get files from https://github.com/liangfu/de10-nano-supplement Step 4: Extract the files Step 4.1: Replace the zImage

Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Deploy GluonCV Models https://arxiv.org/pdf/1907.02154.pdf© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Like GluonCV? Go build! https://gluon-cv.mxnet.io https://github.com/dmlc/gluon-cv© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights