Leading Chipmaker Details on Page 38 AI User + Usage + CapEx Growth = Unprecedented 2.2 Internet vs. Leading USA-Based LLM: Total Current Users Outside North America Note: LLM data is for monthly Monetization Threats = Rising Competition + Open-Source Momentum + China’s Rise 5 Leading USA LLMs vs. China LLM Desktop User Share Note: Data is non-deduped. Share is relative, measured across six leading Monetization Threats = Rising Competition + Open-Source Momentum + China’s Rise 5.1 China vs. USA vs. Rest of World Industrial Robots Installed Note: Data as of 2023. Source: International Federation

whether that's resolving a customer service issue, booking a restaurant reservation, committing a code change, 
 or generating a report. Applications that integrate LLMs but don’t use them to control Explicit guidelines and guardrails defining how the 
 agent behaves Here’s what this looks like in code when using OpenAI’s Agents SDK. You can also implement the same concepts using your preferred library for in print "Translate 'hello' to Spanish, French and Italian for me!" Translation step: Declarative vs non-declarative graphs

 Some frameworks are declarative, requiring developers to explicitly define

throughput Maximum Generation Throughput (Tokens/Sec) (b) Figure 1 | (a) MMLU accuracy vs. activated parameters, among different open-source models. (b) Training costs and inference efficiency . . . 31 E Discussion About Pre-Training Data Debiasing 32 F Additional Evaluations on Math and Code 33 G Evaluation Formats 34 3 1. Introduction In the past few years, Large Language Models (LLMs) corpus. Then, we collect 1.5M conversational sessions, which encompass various domains such as math, code, writing, reasoning, safety, and more, to perform Supervised Fine-Tuning (SFT) for DeepSeek-V2 Chat

北极冰盖融化 夏日的炎热，冬天 的反常温暖 100年前vs现在 的平均温度 海平面 上升 每年上升3.3毫米 马尔代夫岛屿被 淹没的风险 海浪拍打着曾经的 陆地，咸涩的海风 50年前vs现在的 海岸线 极端天 气 强飓风发生频率 增加20% 2022年欧洲热浪 狂风呼啸，暴雨如 注，令人窒息的高 温 正常夏天vs热浪 天气 �DES实施步骤： 1. 识别关键概念：确定需要详细阐述的核心想法 从"使用者"到"创新者"的进阶之路 • 发展个人方法论 • 创造专属工具组合 • 形成难复制优势 "与众不同才是真正的竞争力" "打造个人特色是制胜关键" 个人特色的打造 人机共生质量影响因素分析：人vs机器 生成质量的关键影响 输入质量: 70% 人的影响 基础能力: 80% 机器的影响 迭代优化: 90% 人的影响 • 提示词的准确性和完整性 • 需求描述的清晰度 • AI模型的能力边界

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DeepSeek-R1-Distill- 70B 70B BF16 ≥180GB 4*L20 或 2*H20 GPU 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30%

详细描述各个情境 p 说明你当前的困惑或目标 p 提出具体问题 p 请求分步建议或优先级排序 p 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

Prompt Engineering 40 Code prompting 42 Prompts for writing code 42 Prompts for explaining code 44 Prompts for translating code 46 Prompts for debugging and reviewing code 48 What about multimodal information extraction, question and answering, text classification, language or code translation, code generation, and code documentation or reasoning. Please feel free to refer to Google’s prompting guides2 ‘providing an additional task to the system’. For example, you could use a system prompt to generate a code snippet that is compatible with a specific programming language, or you could use a system prompt

统，以便你可以使用它创建和运行 Docker 容器。 然后再运行一条命令就可以了： docker run -d --name lobe-chat -p 10084:3210 -e ACCESS_CODE=lobe66 lobehub/lobe-chat:latest 22 解释下这条命令，它用于以守护进程模式（后台）运行一个名为 lobe-chat 的 Docker 容器，并设置一些特定参数： 容 器 的 3210 端 口。 这 样， 主 机 的 10084 端 口 的 请 求 会 被 转 发 到 容 器 的 3210 端 口。 -e ACCESS_CODE=lobe66 ： 设 置 环 境 变 量 ACCESS_CODE 的 值 为 lobe66 ， 这 通 常 是 用 于 在 容 器 内 配 置 应 用 程 序 的 参 数。 lobehub/lobe-chat:latest ：

other languages QQ octoML HTVM Overview *。 Plug directly into TVYM as a backend *，Target C to emit code for microcontrollers that is device- agnostic AuroTYM QQ octoML AutoTVM on HTVM DTYM Runtime send compiler VM runtime VM serialization Dynamic Shape Support Dynamic Shape Allocation o Dynamic Shape Code generation ee Looking for more contributions in this part of the systeml e Haichen and | will discuss