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。 测试结果受到 影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Claude 3.5 sonnet 提供数据分析程序代码， 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析，但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek prey. 中文学术写作润色指令 指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性， 同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 原始句子 优化后句子 中文释义 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一

2：安装 Llama 下载 Llama3，打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令： ollama run llama3 程序会自动下载 Llama3 的模型文件，默认是 8B，也就 80 亿参数版本，个 人电脑完全可以运行。等待安装完成，如图 12 所示。 14 Figure 12: Ollama 里下载 Llama3 界面 以上就已经安装完毕，到现在大模型已经在本地部署完成。 3.1 使用 ollama 运行下面一行命令：ollama run phi3，如图 17 所示。 17 Figure 17: Ollama 安装 phi-3 模型 3.2.2 使用 phi-3 如果在命令窗口中，直接使用 phi-3，可以执行命令：ollama run phi3，然后就 会进入到会话界面。 如果是在 lobechat 中使用，进入主页后，在最上面一行，选择模型 phi-3- min 是否安装成功，只需要运行下面命令： docker run hello-world 如果返回消息中带有：成功，表明安装成功。 4.3 步骤二 docker 部署 lobechat 通过 docker 部署，只需要一两行命令，非常简单。 无论 windows 还是 mac，都是打开命令窗口，输入下面命令： docker pull lobehub/lobe-chat:latest 这条命令用于从 Docker Hub

发情 感共鸣，从而有效引导目标受众作出相应的决策或行动。文案写作中最重要的维度包括：信息传递、情感共 鸣和行动引导。其中，信息传递的核心在于清晰、准确、相关；情感共鸣的核心在于触动、共感、记忆；行 动引导的核心在于说服、激励和转化。 信息传递 情感共鸣 行动引导 信息传递：设计清晰、精准的信息框架提示语 在商业文案写作中，有效的信息传递是基础，信息传递的核心在于清晰和精准。 �信息传递特质提示语设计技巧 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行 动。请遵循以下结构和要求： （1）注意力抓取（30字以内）： 创作一个引人注目的标题 要求：包含行动词和具体数字，如“立省30%”、“7天见效”等 （2）行动目标明确化（20字以内）： 描述客户长期使用品牌产品或服务可能获得的持续利益。这有助于建立品牌忠诚度。 （9）视觉化元素： 提供一个能直观展示价值主张的视觉元素或比喻。这有助于增强价值主张的记忆度。 （10）简化版本： 创建一个简化版的价值主张，适用于快速传播或口头传达。这个版本应该在保留核心 信息的同时更加简洁。 评估标准： - 清晰度：价值主张是否易于理解和记忆 - 相关性：是否直接解决目标受众的核心需求和痛点 - 独特性：是否明显区别于竞争对手的价值主张

发情 感共鸣，从而有效引导目标受众作出相应的决策或行动。文案写作中最重要的维度包括：信息传递、情感共 鸣和行动引导。其中，信息传递的核心在于清晰、准确、相关；情感共鸣的核心在于触动、共感、记忆；行 动引导的核心在于说服、激励和转化。 信息传递 情感共鸣 行动引导 信息传递：设计清晰、精准的信息框架提示语 在商业文案写作中，有效的信息传递是基础，信息传递的核心在于清晰和精准。 �信息传递特质提示语设计技巧 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行 动。请遵循以下结构和要求： （1）注意力抓取（30字以内）： 创作一个引人注目的标题 要求：包含行动词和具体数字，如“立省30%”、“7天见效”等 （2）行动目标明确化（20字以内）： 描述客户长期使用品牌产品或服务可能获得的持续利益。这有助于建立品牌忠诚度。 （9）视觉化元素： 提供一个能直观展示价值主张的视觉元素或比喻。这有助于增强价值主张的记忆度。 （10）简化版本： 创建一个简化版的价值主张，适用于快速传播或口头传达。这个版本应该在保留核心 信息的同时更加简洁。 评估标准： - 清晰度：价值主张是否易于理解和记忆 - 相关性：是否直接解决目标受众的核心需求和痛点 - 独特性：是否明显区别于竞争对手的价值主张

Science & Industry 行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot •自然语言对话 Reasoner •基本的推理和问 题解决能力 Agent •代表用户执行任 务，具备自主行 动能力 Innovator • 参与发明和创造， 增强人类的创造力 和创新能力 Organization •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 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 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。

，下面是它的回答，首先会有一个 think 标签，这里面嵌入的是它的思考过程，不是正式的回复： 图 5: deepseek-r1 回复之思考部分 等我们看到另一个结束标签 think 后，表明它的思考已经结束，下面一行 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取 AI 知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动 模型。其训练方式结合了强化学习（RL）与监督微调（SFT），创造 了一种高效训练，高推理能力 AI 模型的方法。 整个训练过程分为核心两阶段，第一步训练基于 DeepSeek-V3 论文中的基 础模型（而非最终版本），并经历了 SFT 和基于纯强化学习调优 + 通用性 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取

建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 A 把大模型拉下神坛！ 走入千家万户、百行千业，才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑，并没有带来工业 革命，因为只有少数人用 • IBM甚至声称，全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 万户、百行千业 当年的电脑 当今的大模型 • 如果需要十万或百万张卡起玩，就无法 产生工业革命 • 只有把大模型拉下神坛，让大模型走进 千家万户、百行千业，才能掀起新一轮 工业革命

专业度。 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 场景：数学课上，老师正在讲解“隐函数求导”，步骤写到第三行时突然跳过了中间推导，直接给出结果：“所 以这里的dy/dx=(-2x-y)/(x+3y²)”。你盯着白板上的公式一脸懵——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 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。

检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控。 （e）研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 （f）研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应 可以回退到以前的商用版本。 （g）研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安 全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。 （h）研发者应制定明确的测试规则和方法，包括人工测试、自动测试、

《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 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 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境  ） 英伟达NIM：企业级GPU集群部署（链接） Groq：超低延迟推理（链接） 五、完整671B MoE模型部署（Ollama+Unsloth） 1. 量化⽅案与模型选择 量化版本 ⽂件体 积 最低内存+显存需 求 适⽤场景 DeepSeek-R1-UD- IQ1_M 158 GB ≥200 GB 消费级硬件（如Mac Studio） DeepSeek-R1-Q4_K_M