.......................................................................38 2.3.2 基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测 ............................................................................... 40 2.3.3 RAG 检索增强生成模型实现 ...............................................................................46 3.1 英特尔：智能晶圆视觉检测 ................................................................................................. 节能解决方案 ............................................................................49 3.3 利珀：晶硅电池隐裂检测产品 ................................................................................................

界面。 • 模型配置• LLM Selection （大语言模型选择）：选择 Ollama ，如果本地已通过 Ollama 部署了 DeepSeek 等模型， AnythingLLM 会自动检测。这意味着模型和聊天记录仅在运行 Ollama 模型的机器上可访问 ，保证了数据的安全性和隐 私 性。 • Embedding Preference （嵌入偏好）：使用 AnythingLLM Embedder 客户需求分析与个性化服务 - 智能客服与售后支持 - 装修质量检测与问题预测 - 市场趋势分析与营销策略优化 DeepSeek 赋能各行业的应用场 景 • 2. DeepSeek 赋能房产装 修 - 智能设计与方案生成 （ VR ） 与增强现实 （ AR ） - 虚拟现实 体验 xu • 3. DeepSeek 赋能知识产权服 务 - 专利检索与分析 - 侵权检测与风险评估 - 知识产权法律咨询 - 专利撰写与优化 - 知识产权交易与估值 - 知识产权管理与监控 - 知识产权培训与教育 - 知识产权战略规划 • 4. DeepSeek 赋能金融行 业 - 智能投顾与投资分析 - 风险管理与欺诈检测 - 客户服务与智能客服 - 信用评分与贷款审批 - 市场趋势分析与预测 - 自动化交易与算法交易 - 金融产品设计与定价 - 合规管理与报告生成 • 6. DeepSeek 赋能健康医

级影响 实战场景： ⚫ 医疗诊断：输入症状自动关联相似病例，生成检查建议（需医生复核） ⚫ 投资分析：对比财报数据→预测企业风险→生成可视化报告 ⚫ 学术研究：自动标注论文参考文献，检测实验数据矛盾点 模块 3：联网搜索——实时情报局 数据引擎： ⚫ 抓取最新政策文件（如半小时前发布的医保新规） ⚫ 追踪社交媒体热点（分析微博热搜背后的情绪图谱） 创新用法： 模板，包含市场规模、竞品矩阵、融资计划” →生成投资人青睐的文档框架 ⚫ 市场调研：输入“2025 年中国宠物食品消费趋势预测”→自动抓取电商平台数据生 成报告 ⚫ 法律风控：上传合伙协议→输入“检测股权分配风险点”→标注条款漏洞并提供修改 建议 2.进阶赋能：从工具使用到系统重构 DeepSeek 正在引发更深层次的生产力变革： ①知识管理革命 ⚫ 个人知识库： 伦理治理：构建人机共生新秩序 面对指数级进化的 AI，人类需建立“三层防护体系”： ①技术免疫层 ⚫ 价值观对齐：用强化学习植入伦理准则（如“不得伤害人类”） ⚫ 反误导机制：自动检测并修正“幻觉输出” 案例：医疗 AI 拒绝提供安乐死指导 ②法律监管层 ⚫ 数字身份法：赋予 AI 实体“有限法律责任” ⚫ 数据确权：建立个人“数据银行”管理信息收益

Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO 、华为盘古 CV 、 INTERN （商汤）等 3.4 大模型的分 类 通用大模型 主流大模型“幻觉”评测 3.7 大模型的应用领域 厦门大学大数据教学团队作品 （ 2 ）计算机视觉 大模型在计算机视觉领域也有广泛应用 ，可以用于图像分类（识别 图 像中的物体和场景）、 目标检测（能够定位并识别图像中的特定 物 体）、图像生成（如风格迁移、图像超分辨率增强）、人脸识 别（用 于安全验证和身份识别）、医学影像分析（辅助医生诊断疾 病）等 （ 1 ） 自然语言处理 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 3.7 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ， 大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治

代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 14 DeepSeek-R1 基于长思维链的推理可以在一定程度上提高模型的可解释性 ➢ 提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程， 减少黑箱推理。 ➢ 同时，CoT 使监督者更容易检测模型是否遵循合理逻辑，并有助于 AI 对齐过程中对模型行为 的透明化处理。 ➢ 然而，CoT 并不能完全解决可解释性问题，因为模型仍可能利用 CoT 进行欺骗性推理，即In- Context Scheming。 变成伪装工具，需要结合AI-Driven 监督机制、对比推理（Contrastive Prompting）和 形式验证（Formal Verification）等方法。例如，可以让模型在不同监督环境下执行相同任务，检测 其推理一致性；或者使用自动化对抗性测试，分析模型是否在训练过程中优化了欺骗策略。 [1] Sycophancy to Subterfuge: Investigating Reward-Tampering

671B+ 满血版 DeepSeek V3/R1 模型参数： 70B DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B AI 编程 智能对话 金融研报 文本创作 营销文案 内容检测 Atlas 800I A2 (1024GB) 金融 电力 交通 政务 制造 油气 …… 教育 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 移