2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志，AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。自此，AI 对就业市场的潜在影响引发了各界的热烈讨论。一些研究者预告AI将带来大规模失业，但也有声音认为，AI带来的经济繁荣将创造新的就业机会。那么，AI 的发展究竟是如何对就业产生影响的呢？它真的会让大部分人失去工作吗？面对这一技术革命浪潮，我们

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DeepSeek 团队近期开源了新一代多模态模型 Janus-Pro-7B，该模型在图像生成和多模态理解方面表现卓越，超越了OpenAI的DALL-E 3，并在基准测试中取得了优异成绩。Janus-Pro-7B 的代码和模型参数已经分别在 github 和 huggingface 上开源，我们拉取到本地后就能运行使用了。由于模型比较大，约为15G，下载比较耗时，请耐心等待。下载成功后就可以进行下一

在 Git 里你要对比本地代码和某个分支的差异，有几种常见的方法，取决于你想对比的是还是。

例如，微软已将 DeepSeek 的 AI 模型集成到 Azure 云平台，用户可以在 Azure 上使用 DeepSeek R1。：DeepSeek 已推出适用于 iOS 和 Android 的移动应用，用户可以通过这些应用在手机上直接使用 DeepSeek R1。：开发者可以通过 DeepSeek 提供的 API，将 R1 模型的功能集成到自己的应用程序或平台中，实现自动化的数据检索和处理。请

在多个基准测试中，DeepSeek-V3的表现超越了此前的所有开源模型，甚至超过了OpenAI的GPT-4o（8月发布），接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月发布）。此外，DeepSeek-V3的成功也显示出，即使在硬件资源有限的情况下，通过数据与算法层面的优化创新，仍然可以实现高效的模型训练和推理。总的来说，DeepSeek-V3的发布展示了中国在人工智能领域的快速

总的来说，ChatGPT 更注重生成和互动，而 DeepSeek 则偏重于信息检索和深度分析。两者有不同的应用重点，具体选择取决于你的需求。DeepSeek 和 ChatGPT 都是自然语言处理领域的工具，但它们的设计目标和功能有所不同。

此集成利用了 Microsoft Power Automate 在工作流程自动化方面的优势，以及 Azure Functions 在执行自定义 Python 代码方面的能力。可以使用 Microsoft Power Automate 创建一个自动化工作流程，当 Microsoft Forms 提交新响应时触发，启动审批流程，并在审批通过后运行 Python 脚本。在与 Power Automate

Pylance 的“无法解析导入”错误表明 VS Code 的 Python 分析器未能找到指定模块。如果已经安装，但问题仍然存在，确保安装在当前 Python 环境中。路径与 Pylance 使用的 Python 解释器路径一致。Pylance 有时无法识别动态加载的模块。如有进一步问题，请提供更多上下文信息，例如 Python 和。Pylance 使用的 Python 解释器可能与安装。替换为

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