这份PPT全面系统地介绍了大模型的概念、技术特点、应用领域及其对工作和生活的影响。通过丰富的案例和实践，展示了AIGC技术在不同领域的广泛应用，特别是文本、图片、语音和视频生成方面的创新应用。大模型和AIGC技术的快速发展，正在深刻改变各行各业的工作方式和人们的生活方式，未来将继续推动人工智能技术的创新和应用。
与其叫做原子指标，不如叫做词根指标
发现式搜索是来APP前没有购买目标，在站内展示的内容驱动下比如推荐&活动等，发现商品从注意到兴趣，激发非计划式需求，从数据上定义就是进站后30s后才去搜索。在此抛砖引玉，希望对感兴趣的同学有所启发。如果某一个场域用户访问率&销售占比高，则代表这个场域流量&创造的价值越大，有上表可知，搜索是其中最重要的场域，将精力投入到“搜索”的ROI是较高的。运营+产品角色，影响搜索GMV的关键要素是：用户进入搜
看完了这么多，感觉很复杂，是吧？化繁为简。先抛开修饰词、业务域、数据域，只关注指标和维度。我建议你从SQL（结构化查询语言）的角度去重新理解指标管理。为什么数据产品经理要懂点技术，我认为核心是要懂点SQL。因为懂了SQL，才能从SQL（物理模型语言）的角度去理解这些一切一切。其实SQL也不用掌握太深，只要看懂最简单的代码就够了。我们看看下面这段语句，其含义是：统计2023年12月12号当天不同支付
随着人工智能技术的不断发展，尤其是深度学习技术的广泛应用，多模态数据处理和大模型训练已成为当下研究的热点之一，这些技术也为文档图像智能处理和分析领域带来了新的发展机遇。多模态大模型时代下的文档图像智能分析与处理的研究旨在通过运用多种数据类型，如文本、图像、音频等，并借助大规模深度学习模型的训练，来实现对文档图像内容的更加准确和全面的理解和分析。综合使用多模态数据训练大模型可以极大地提高文档图像处理
先是 DeepSeek，成功利用“性价比”优势下沉到了世界的各个角落。然后，凭一己之力带动了整个行业的“疯狂内卷”。2月初，谷歌发布Gemini 2.0系列模型。2月中，马斯克旗下的 xAI 强势发布并免费开放Grok 3模型。2月末，沉寂了许久的 Anthropic 正式发布，全球首个混合架构模型。紧接着，2月的最后一天，OpenAI 发布了据说是史上最大、最强的非思考模型GPT-4.5。今天，
定义与架构：AI Agent是能感知环境、决策并执行动作的智能实体，基于大语言模型（LLM）的AI Agent由感知、规划和行动构成。其理想技术架构包含记忆、反思、工具使用等模块，与大模型在定义、核心能力、应用场景和技术实现等方面存在差异。不同规模企业的使用率均呈上升趋势，在医疗、人力资源、零售等行业有显著应用成果，如提高效率、降低成本、增加收入等。报告围绕AI Agent展开，深入探讨其概念、技
哈喽大家好最近有不少小伙伴都在问我，如何在本地部署DeepSeek今天就来和大家分享一下我的经验，希望能帮到有需要的朋友见字欢喜~👇先上效果图👇DeepSeek是一家中国人工智能公司，总部位于浙江省杭州市。该公司成立于2023年7月17日，创始人兼首席执行官为梁文峰。DeepSeek的首个产品是一款开源的大型语言模型（LLM），名为DeepSeek-R1。该模型在性能上与OpenAI的GPT-
先来教大家怎么使用，先下载注册①电脑版：网页搜索DeepSeek，打开网页注册。②手机版：手机应用商店搜索DeepSeek，下载注册。提示一下：平台公告显示，近期遭遇网络攻击，当前无法注册，预计几天后恢复正常。与其他AI工具相比，它的最大优势在于引入了深度思考功能——R1模型，能够模拟人类思维并提供答案。①与GPT-4相比，DeepSeek更智能，能更精准地理解问题，无需过多描述。例如，查询海南三
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。老师，这个地方我不会啊。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。继续点击以上代码块右上
提升大语言模型（LLM）的推理能力已成为 2025 年最热门的话题之一，这是有充分理由的。更强的推理能力使 LLM 能够解决更复杂的问题，在用户关心的各种任务中表现得更为出色。在过去几周里，研究人员分享了大量提高推理能力的新策略，包括推理时计算扩展、强化学习、监督微调和模型蒸馏。许多方法结合了这些技术以达到更好的效果。本文探讨了推理优化 LLM 的最新研究进展，特别关注自 DeepSeek R1
deepseek R1是由国内幻方量化推出的大预言模型，目前在各大评测榜单中都名列前茅。性能对标OpenAI o1，要知道o1是需要每月付费20美金才可以进行使用，但是deepseek完全免费！更重要的是deepseek所使用的训练成本和推理成本都远低于openai，而且代码也进行了开源。那么deepseek-R1是如何做到这一切的呢？deepseek-R1结合了一小部分冷启动数据和多阶段训练流程
适用于各种写作场景，尤其在创意写作、内容创作方面能提供强大的创意和逻辑支持，也适合需要进行深度思考和分析的专业场景。DeepSeek：适合专业写作者、内容创作者、创意工作者等对写作创意和逻辑要求较高的人群。：在腾讯生态内的办公、社交、搜索等场景有很大优势，适合需要结合微信等腾讯系产品进行信息获取、创作和分享的用户。腾讯元宝：适合腾讯生态的重度用户，如经常使用微信、腾讯文档等产品的办公人群、社交人群
为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习，相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证
本文只提及了8个值得尝试的开源LLM，如果想要学习和尝试更多的LLM，可以去HuggingFace上查看，这里集结了大量的优秀模型。初期不建议投入大量资金到硬件设施上，个人学习的话，完全可以从小型的模型开始（比如Llama3.1的8B模型、Phi-2的2.7B模型），熟悉之后再选择更大的模型。
人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分，所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势：人工智能已经成为了未来技术的趋势，它将会在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率：人工智能可以自动化一些重复性的工作，比如数据分析、图像识别等等，这样可以提高开发效率，减少开发时间和成本。人工智能可以提高产品质量：人工智能可以通过分析数据和模式来预测和避免错
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构，其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块：数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。
AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。原理主要基于深度学习技术，特别是神经网络和大规模数据的训练，它们通过分析大量数据来学习语言模式、知识表示和任务执行策略。AI大模型的训练过程通常包括以下几个步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和标注，包括去除噪声、填充缺失值、归一化等操作；模型构建：设计并搭建神经网络，这包括确定网络的层次结构、神经元数量、激活函数等
•本地化部署：无需依赖云端服务，保护数据隐私•极简操作：命令行一键式管理模型（下载/加载/卸载）•硬件友好：支持多平台运行，智能分配 CPU/GPU 资源•开放生态：兼容主流开源模型及社区工具链。
随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）尤其是大模型技术，在各个行业和领域中扮演着越来越重要的角色。大模型，指的是那些参数量巨大的深度学习模型，它们能够处理复杂的数据结构，并提供更加精准、深入的分析结果。这些模型不仅推动了科学研究的进步，也在商业环境中展现了巨大潜力。DeepSeek等国产大模型的崛起，为企业提供了安全可控的智能化解决方案。Ollama作为一款支持本地运行的大模型工具，使得企业可以
打不过就加入，英伟达官宣：DeepSeek R1现已正式上线英伟达NIM平台，成为英伟达人工智能企业软件平台的一部分。说什么不重要，重要的是行动够快。DeepSeek打破了英伟达的算力神话，引起整个AI圈的轰动。然后，今天就给大家介绍一下DeepSeek到底该如何使用，让大家更快的掌握DeekSeek使用方法。🎁为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这
通用大模型（General-purpose Large Language Model, LLM）是指通过海量多样的文本和/或多模态数据训练的深度神经网络模型，其能够在多个领域与任务之间进行迁移和应用，不需要为每个任务单独设计模型。最典型的例子包括GPT系列、Claude系列、DeepSeek等，这些模型具备强大的语言理解与生成能力，能够进行推理、生成、问答等任务。通用：大模型可以应用于多个任务（文
DeepSeek R1在数学、代码、自然语言推理等任务上。
新一周的第一天，北京时间 3 月 24 日晚，DeepSeek 「突然」发布了模型更新。但暂时还不是 DeepSeek V4 或 R2，而是 DeepSeek V3 模型的一次更新。大家对这次「小版本升级」的 DeepSeek V3 模型体验如何呢？一起来看大模型、Python 话题领域优秀答主、答主与答主的回答吧～推理能力增强基准测试提升显著Web前端开发能力优化中文写作能力升级风格与内容优化功
DeepSeek系列通过技术创新与开源策略，覆盖了从大规模推理模型到轻量级蒸馏模型的多样化需求。微调R1时需结合硬件能力选择合适模型规模，并采用强化学习或监督微调方法，辅以优化工具降低部署成本。其应用场景广泛，包括教育、编程、多模态分析等，展现了国产AI模型在复杂任务中的竞争力。
这个任务是 Manus 的示例任务，通过非常详细的指示，让 Agent 完成高度定制化的旅行方案规划，这样的规划在以往都需要专业的旅行规划师才能完成。报告很长，具体就不放了，直接截取一部分结果：AutoGLM 的完整报告在这里Manus 的在这里，可以作为对比replay=1体验 AutoGLM 沉思的过程，非常激动。因为我知道，就像 DeepSeek R1 是大部分读者对深度思考的第一次体验。A
AI浪潮席卷而来，ChatGPT、DeepSeek、Midjourney等工具层出不穷，传统产品经理的工作方式正面临巨大挑战。需求分析、原型设计、文档撰写……这些曾经的核心技能，正在被AI一步步“蚕食”。焦虑吗？肯定的。很多职业面临前所未有的转型压力。但与其被时代淘汰，不如主动拥抱变化。技术的变革也催生出很多新的产品经理岗需求，大量公司业务也纷纷向智慧+、智能+、AI+系统转型。不少同学提前规划转
那些能够拥抱变化、保持学习，积极转型的咨询顾问不会被时代淘汰，他们将在AI时代继续闪耀光芒，为客户创造更大价值。AI可以处理海量数据，发现人类难以察觉的模式，为咨询提供更加丰富的信息基础。针对数据安全和隐私保护的严格要求，AMT企源为金融、政府等敏感行业客户提供DeepSeek等大模型的本地化部署服务，确保客户数据不出园区的同时，享受AI技术带来的效率提升。作为国内领先的管理与IT咨询公司，AMT
在科技飞速发展的当下，大语言模型领域的每一次创新都备受瞩目。2025 年 3 月 24 日，DeepSeek 悄然发布了其大语言模型的新版本 DeepSeek-V3-0324（这里的 0324 代表 3 月 24 日发布的 V3 升级版本）。经过专业测试，该版本的性能表现令人惊叹，已十分接近推理专用模型 DeepSeep-R1。
DeepSeek 是一款基于深度学习技术的大型语言模型（LLM），由国内团队开发，旨在通过智能化的自然语言处理和数据分析能力，为用户提供多场景的解决方案。DeepSeek 计划进一步优化多模态能力（如整合图像和语音处理），并扩展至自动驾驶、智慧城市等新兴领域。其开源策略和低成本优势将持续推动行业智能化转型。用户可通过其官方平台（如蓝耘智算）注册并调用API，体验多样化功能。我的DeepSeek部署
Cherry Studio 目前已上线知识库功能，支持多种格式文件的导入和网页导入等来搭建个性化知识库。搭配。
在数字化转型的关键时期，企业对软件、程序与系统开发的需求已从单一功能实现转向智能化、集成化、定制化的全面升级。作为行业领先的技术服务商，我们以AI 技术为核心引擎，结合云计算、大数据、物联网等前沿技术，为企业提供全栈式开发服务，助力客户构建可持续增长的数字竞争力。智能应用开发：覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、智能决策等领域，如智能客服、AI 质检；智能技术融合：通过AI 应用开发与
欢迎自己加入CSDN欢迎自己加入CSDN热烈鼓掌！自我介绍本人在企业管理软件行业工作10多年，积累众多企业内部管理经验，了解企业的内部运作方式，管理难点以及如何运用合适的管理软件协助企业高效运营：商贸流通企业：曾就职国内某知名品牌服装公司、国内知名白酒企业、电子器械公司，对供应量管理、财务管理、预算管理有丰富经验。；生产制造企业：在国内知名白酒企业生产酒厂驻场工作多年，为某知名食品...
2021年是“十四五”规划的开局之年，“十四五”规划文件提出科技强国、数字强国，要促进数字经济与实体经济相融合，并将产业数字化放在了经济建设的重要位置。因此，在数字经济环境下，数字化转型是企业生存发展的必然选择。特别是以金融、房地产、轻工制造为代表的传统行业，只有以信息化、智能化、数字化的方式变革自身业务模式与管理方式，才不至于在数字化转型的浪潮被“后浪”所淘汰。然而，很多企业面临“不会转、不能转
数据分析就是通过收集数据，提取出有用的数据，利用合理的方法进行分析，总结出相应的结论，好的产品经理要对数据敏感。业务数据、用户的行为数据能够对需求分析的正确与否、方案设计的合理与否做验证，技术人员可以直接看到代码实现的结果，运营人员也能够看到活动和方案执行的效果。一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。3、 细分分析法：在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一
Hi，各位看官老爷们好O(∩_∩)O~，在第一篇《数据分析-初识数据埋点》中已经对工作中应用的数据埋点的基础概念、基本分类、定义规范、流程以及应用场景做了简单的介绍，基于部分看官老爷反馈Key-Value字段晦涩不易读的一些问题。所以本篇将在之前介绍的基础之上，深入一步，详细讨论Key-Value字段的价值，以及灵活运用的方法。期望能帮助各位看官老爷基于业务需求在自己进行产品的埋点方案设计时提..
这种现象的发生，企业需要在引进互联网人才的同时，加强他们与传统业务部门的沟通和协作。同时，企业也需要培养一种开放、包容的文化氛围，鼓励员工积极参与数字化转型的过程，共同推动企业的创新发展。为了实现这一目标，不少企业开始积极引进具备互联网工作经验的人才，希望通过他们的专业知识和技能，推动企业的数字化进程。为了真正实现数字化转型，企业需要深入理解和把握数字化技术的本质，加强内部沟通和协作，共同推动企业
分析方法学习分析方法的原因，主要针对以下几种症状没有数据分析意识统计式的数据分析知会使用工具的数据分析5W2H分析方法什么是5W2H分析方法？5W指：对于所有现象都追问5个问题，what（是什么）、when（何时）、where（何地）、why（为什么）、who（是谁）2H指：再追问2个问题，how（怎么做）、how much（多少钱）能解决哪些问题？如何设计一款产品what：这是什么产品when：
随着数字化时代的到来，企业越来越重视数字化转型，以提高效率、降低成本并增强竞争力。然而，传统的软件开发方法往往耗时长、成本高且需要大量技术人才，这无疑成为了许多企业在数字化道路上的一大障碍。这时，低代码无代码（Low-code/No-code）平台应运而生，为企业提供了一条快速实现数字化转型的新路径。那么，面对众多低代码无代码平台，企业该如何选择并充分利用呢？本文将为您深入解析。在选择和使用低代码
这些组件在不同的数据可视化工具和库中都有实现，如ECharts、D3.js、Tableau、Power BI等，它们通过不同的设计和交互方式，帮助用户理解和解释数据。数据可视化组件覆盖了多种样式和类型，用于展示和分析数据的不同方面。数据可视化是指通过图表、图形、地图等视觉要素来表现数据中包含的信息的倾向、异常和模式。本次例子共199+个可视化驾驶舱页面+图表素材。
01什么是漏斗分析漏斗分析是一种可以直观地呈现用户行为步骤以及各步骤之间的转化率，分析各个步骤之间的转化率的分析方法比如对应我们每一次在淘宝上的购物,从打开淘宝app, 到搜索产品, 到...
本文将为产品经理介绍数据分析的基本思路，并基于此，衍生出 2 个常见方法和 7 个应用手段，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。基本思路为 5 步，首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据、再根据数据分析的手段提炼业务洞察，最终产出商业决策。接下来我们用一个案例来具体说明这 5 步思路：某国内 P2P 借贷类网站
该表主要用于判断各变量之间的线性相关关系，从而决定变量的取舍，即如果某一个变量与同一分组中其他变量之间的关联性不强，我们就认为该变量与其他变量测量的内容不同，在主成分提取中不应该纳入该变量。从本研究的结果来看，在分别对应聘者工作积极性(Q3-Q8，Q12，Q13)、工作自主性 (Q2，Q14-19)、工作热情(Q20-25)和工作责任感(Q1，Q9-11)的测量中，每组变量之间的相关系数均大于0.
这些常见的产品数据分析方法不仅能够帮助产品经理掌握用户行为，还能为产品的优化、决策和市场定位提供有力的数据支持。掌握这些方法，能够在实际产品开发中更加精准地抓住用户需求，提高产品成功的概率。在产品运营中，数据分析起着至关重要的作用，能帮助产品经理更好地理解用户需求、优化产品功能、提高用户体验，并最终实现商业目标。产品数据分析是一项复杂但极其重要的工作，它能够帮助产品经理更好地理解市场和用户需求，从
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