石家莊市
數(shù)據(jù)局
聯(lián)合ZG電子云，基于DeepSeek大模型打造私有化政務(wù)模型資料庫，專注服務(wù) 政務(wù)智能化提升，在輔助決策、智能分析、智能審查、知識問答等方向探索智能 辦公應(yīng)用。
唐山市
海事局
完成DeepSeek-R1模型的本地化部署工作，構(gòu)建大模型搜救應(yīng)急、VTS管理知識庫，能快速調(diào)取相關(guān)海事數(shù)據(jù)和知識庫信息，為用戶提供更多面、更準(zhǔn)確的答 復(fù)和解決方案。
秦皇島市
交通運輸局
在交通運輸安全生產(chǎn)與應(yīng)急管理系統(tǒng)部署DeepSeek大模型，將此項先進技術(shù)應(yīng) 用于交通運輸領(lǐng)域，構(gòu)建以交通運輸法律法規(guī)、安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)急預(yù)案、典型 案例等豐富數(shù)據(jù)為支撐的自有知識庫，并為DeepSeek提供了準(zhǔn)確的交通運輸領(lǐng) 域?qū)I(yè)術(shù)語和場景標(biāo)注。
邯鄲市
生態(tài)環(huán)境局
引入DeepSeek等大模型技術(shù)，在生態(tài)環(huán)境行政辦公、工業(yè)源智能管控、行業(yè)垂 直應(yīng)用模型開發(fā)等多個領(lǐng)域展開多面探索。
衡水市
數(shù)據(jù)和政務(wù)服務(wù)局
完成政務(wù)云DeepSeek-R1大模型的部署，優(yōu)化政務(wù)服務(wù)和智慧教育領(lǐng)域。
“人社小濱”智能客服系統(tǒng)接入DeepSeek,覆蓋政策咨詢、就業(yè)指導(dǎo)等問題;基于“智慧河?xùn)|”政務(wù)云底座,優(yōu)化大模型與現(xiàn)有政務(wù)系統(tǒng)融合升級
基于DeepSeek大模型開發(fā)“豐小政”數(shù)智助手;提供政策咨詢解答,高頻事項處理,復(fù)雜政策解讀以及優(yōu)化知識庫等服務(wù);政務(wù)智能問答模型能力一“平平”
DeepSeek模型已在我國東部、中部、西部和東北地區(qū)的72個省級或市級政府部門部署;諸多城市的政務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)管理局借助該模型打造智能助手,提高了政務(wù)服務(wù)效率
DeepSeek LLM用于問答等，DeepSeek Coder支持代碼生成,通過開啟深度思考模式、優(yōu)化提示詞設(shè)計并結(jié)合其他工具，實現(xiàn)高效輸出，在第四次技術(shù)革命中借助其力量提升個人能力
報告分析了AI在多個行業(yè)的應(yīng)用價值,AI提升投資決策效率,量化交易與智能投顧成為主流;AI輔助編程,提高開發(fā)效率,推動低代碼與無代碼發(fā)展,AI自動生成營銷內(nèi)容，提高廣告投放精準(zhǔn)度
剖析了AI在不同場景下的應(yīng)用方法,闡述了AI如何助力企業(yè)員工提升工作效率、如何重新定義崗位價值，讓企業(yè)切實感受到AI帶來的巨大變革,提供了大量應(yīng)用案例分析
介紹了 DeepSeek 在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用與實踐情況，重點講解了DeepSeek本地化一步一步部署教程,DeepSeek還支持基于AnythingLLM的本地知識庫搭建與API構(gòu)建
聚焦DeepSeek-R1模型,從功能優(yōu)勢,提示詞技巧,部署方式到應(yīng)用場景和前景,進行了全面且深入的闡述;參數(shù)規(guī)模最大達(dá)6710億,支持4bit量化壓縮和動態(tài)模型切換技術(shù)
幼兒園公式-用8歲小孩能懂的話+用[常見物品]比喻+禁止說術(shù)語;廣場舞大媽公式-比作廣場舞+用吵架/買菜/跳操場景解釋;追劇狂魔公式-用熱播劇情節(jié)解釋+讓主角替代表專業(yè)概念
之前用的很多模型，都需要用結(jié)構(gòu)化的提示詞來對話,要清楚地告訴它，它的角色是什么,任務(wù)是什么,執(zhí)行步驟是什么,需要注意什么等等,DeepSeek只需要告訴它你的目標(biāo)是什么
人話指令——行動+領(lǐng)域+輸出格式; Al 給你一堆看不懂的術(shù)語;把AI當(dāng)成你的助手，明確任務(wù)、受眾和呈現(xiàn)方式，它就能精準(zhǔn)回應(yīng)!;像教孩子一樣引導(dǎo)Al
生成10個吸引眼球的[主題]標(biāo)題，要求包含數(shù)字、情緒詞和懸念;生成一個[時長]的短視頻腳本，包含開場懸念+中間 反轉(zhuǎn)+結(jié)尾行動號召;分析以下評論數(shù)據(jù)，總結(jié)出3個用戶痛點和2個改進建議
