• 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。

Culture & Art 文、图、乐、剧 Innovator For Social 智能角色交互体 Innovator For 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， 作 • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队，专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非（清华大学人工智能学院拟录博士生）：人机共生之基座大模型研究研发 • 何静（清华博士后、北航助理教授）：人机共生之快生引擎研究研发 • 尤可可（清华博士后、北石化助理教授）：人机共生之AIGC短视频 • 安梦瑶（清华大学博士后）：人机共生之AI诊疗研究 章艾媛（清华大学博士生）：人机共生之数据分析 • 邹开元（清华大学博士生）：人机共生之文学内容创作 • 向安玲（清华博士后、中央民大助理教授）：人机共生之AI数据分析领域 • 马绪峰（清华博士后、同济大学助理教授）：人机共生之文化艺术创作 成员及核心研究方向 赛事 奖项 2024 “AI4S Cup LLM 挑战赛” 大模型科学文献分析赛道 一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab

DeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议 2 0 2 3 年 7 月 D e e p S e e k 成 立 2 0 2 3 年 1 1 月 2 日 首个开源代码大模型 DeepSeek Coder发布 2 0 2 3 年 1 1 月 2 9 日 推出670亿参数的通用大模型 D e e p S e e k L L M ， 包 括 7 B 和67B的base及chat版本 发 布 新 一 代 推 理 模 亿 的 D e e p S e e k - V 3 ， 采 用 创 新 MoE架构和FP8混合精度训练， 训练成本大幅降低 DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGl）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能 在多个基准测试中表现出色，对齐OpenAI-O1正式版，甚至在某些任务上表现更优。  。 • OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力，并表 示将继续加快自身模型的迭代。 • Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作 原理，并基于此改进其大模型Llama 。 • 英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。 DeepSeek R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek

实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 0字） 填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成5条2023年国家层面支持智能物流园区的政策原文（带发文号），并解读对本案的指导意义。” p 风险评估： “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” p 效益测算： “用公式推算：园区建成后3年内降本增效收益，假设人工成本减少30%，分拣错误率下降25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。 数 据 集 包 含 大 量 的 问 答 对 ， 例 如 使 用 d a t a s e t s 库 （Hugging Face的datasets库）来加载SQuAD数据集 （Stanford Question Answering Dataset），这个数据集 是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数 据是2020年之前的。 AI幻觉问题抽取：多数据集 问题加载 探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社

Code for construction of building anticorrosive engineering 2014 -04- 15 发布 2015 - 01 - 01 实施 中 华 人 民 共 和 国 住 房 和 城 乡 建 设 部 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 建筑防腐蚀工程施工规范 Code for construction of building anticorrosive 本规范主编单位、参编单位、参加单位和主要起草人和主要审 査人： 主 编 单 位 ：中国石油和化工勘察设计协会 全国化工施工标准化管理中心站 参 编 单 位 ：上海富晨化工有限公司 华东理工大学华昌聚合物有限公司 中国化学工程第三建设有限公司 上海市闵行区腐蚀科学技术学会 东华工程科技股份有限公司 上海化坚隔热防腐工程有限公司 大连化工研究设计院 中冶集团建筑研究总院 河南沁阳华美有限公司 南通天和树脂有限公司 河北中信防腐工程有限公司 成都拜迪新材料有限公司 西北橡胶厂 主要起草人：陆士平 侯锐钢 芦 天 李相仁 沈悦峰 沈志聪 叶建华 王永飞 王东林 陈鸿章 柴华敏 潘施宏 雷 浩 李 烨 熊 威 余 波 王志文 卞大荣 王道前 林松新 杨运启 主要审查人：唐向明 何进源 张诗光 纪方奇 赵思韬 毕士君 陈 京 刘小平 王 逊 徐朝信 姬传领 次 1 总 则 ............

Code for acceptance of constructional quality of concrete structures 2014－12－31 发布 2015－9－1 实施 中 华 人 民 共 和 国 住 房 和 城 乡 建 设 部 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 中华人民共和国国家标准 混凝土结构工程施工质量验收规范 Code for acceptance of constructional 要求。 关于模板工程现有多本专业标准，如行业标准《钢框胶合板模板技术规程》 JGJ 96、《液压爬升模板工程技术规程》JGJ 195、《液压滑动模板施工安全技术 规程》JGJ 65、《建筑工程大模板技术规程》JGJ74，国家标准《组合钢模板技 术规范》GB50214 等，应遵照执行。 4.1.2 模板及支架应根据施工过程中的各种工况进行设计，应具有足够的承载力 和刚度，并应保证其整体稳固性。 B50666 的 规定，并应符合设计及施工方案的要求。 检查数量：在同一检验批内，对梁，应抽查构件数量的 10%，且不少于 3 件；对板，应按有代表性的自然间抽查 10%，且不少于 3 间；对大空间结构，板 可按纵、横轴线划分检查面，抽查 10%，且不少于 3 面。 检验方法：水准仪或尺量检查。 〔说明〕对跨度较大的现浇混凝土梁、板的模板，由于其自重的影响，如果 不起拱可能造成跨中明

喆 薛 亮 张勇青 李超超 张海峰 于卫涛 孟庆国 常存涛 段建春 察会山 尤廷作 赵永强 李 岩 魏金玲 秦学庆 李广新 牛金亭 崔佳忠 姚子强 郭 旭 关 辉 许广柱 陶 刚 曲言乐 阮世华 卫 文 丛泽宇 主要审查人员： 目 次 1 总则.........................................................................

內的展示效果有限，可訪問 www.hello‑algo.com 網頁版以獲得更佳的閱讀體驗。 推薦語 “一本通俗易懂的資料結構與演算法入門書，引導讀者手腦並用地學習，強烈推薦演算法初學者閱讀！” ——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 貨幣找零過程 在以上步驟中，我們每一步都採取當前看來最好的選擇（儘可能用大面額的貨幣），最終得到了可行的找零方 案。從資料結構與演算法的角度看，這種方法本質上是“貪婪”演算法。 小到烹飪一道菜，大到星際航行，幾乎所有問題的解決都離不開演算法。計算機的出現使得我們能夠透過程 式設計將資料結構儲存在記憶體中，同時編寫程式碼呼叫 CPU 和 GPU 執行演算法。這樣一來，我們就能把 生活中的問題

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