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河北省DeepSeek模型地方政府部署進展

來源:至頂AI實驗室      編輯:創澤      時間:2025/4/21      主題:其他   [加盟]

石家莊市 數據局

聯合ZG電子云,基于DeepSeek大模型打造私有化政務模型資料庫,專注服務 政務智能化提升,在輔助決策、智能分析、智能審查、知識問答等方向探索智能 辦公應用。

唐山市 海事局

完成DeepSeek-R1模型的本地化部署工作,構建大模型搜救應急、VTS管理知識庫,能快速調取相關海事數據和知識庫信息,為用戶提供更多面、更準確的答 復和解決方案。

秦皇島市 交通運輸局

在交通運輸安全生產與應急管理系統部署DeepSeek大模型,將此項先進技術應 用于交通運輸領域,構建以交通運輸法律法規、安全生產標準、應急預案、典型 案例等豐富數據為支撐的自有知識庫,并為DeepSeek提供了準確的交通運輸領 域專業術語和場景標注。

邯鄲市 生態環境局

引入DeepSeek等大模型技術,在生態環境行政辦公、工業源智能管控、行業垂 直應用模型開發等多個領域展開多面探索。

衡水市 數據和政務服務局

完成政務云DeepSeek-R1大模型的部署,優化政務服務和智慧教育領域。





天津市DeepSeek模型地方政府部署進展

“人社小濱”智能客服系統接入DeepSeek,覆蓋政策咨詢、就業指導等問題;基于“智慧河東”政務云底座,優化大模型與現有政務系統融合升級

北京市DeepSeek模型地方政府部署進展

基于DeepSeek大模型開發“豐小政”數智助手;提供政策咨詢解答,高頻事項處理,復雜政策解讀以及優化知識庫等服務;政務智能問答模型能力一“平平”

DeepSeek完全實用手冊V1.5-在72個省級或市級政府部門部署

DeepSeek模型已在我國東部、中部、西部和東北地區的72個省級或市級政府部門部署;諸多城市的政務服務和數據管理局借助該模型打造智能助手,提高了政務服務效率

秒懂DeepSeek潛能,快速提升個人競爭力,LLM用于問答等,Coder支持代碼生成,提出有建設性的方案

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、優化提示詞設計并結合其他工具,實現高效輸出,在第四次技術革命中借助其力量提升個人能力

從DeepSeek到Manus:AI如何重塑企業價值,AI在多個行業的應用價值,金融分析,軟件開發,法律咨詢,市場營銷

報告分析了AI在多個行業的應用價值,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,提高開發效率,推動低代碼與無代碼發展,AI自動生成營銷內容,提高廣告投放精準度

DeepSeek企業落地應用講義精華全版,剖析了AI在不同場景下的應用方法,大量應用案例分析

剖析了AI在不同場景下的應用方法,闡述了AI如何助力企業員工提升工作效率、如何重新定義崗位價值,讓企業切實感受到AI帶來的巨大變革,提供了大量應用案例分析

天津大學《深度解讀DeepSeek: 部署、使用、安全》,DeepSeek本地化一步一步部署教程

介紹了 DeepSeek 在人工智能領域的應用與實踐情況,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構建

DeepSeek使用教程藍皮書-從入門到進階完整指南,、提示詞技巧、部署方式到應用場景和前景

聚焦DeepSeek-R1模型,從功能優勢,提示詞技巧,部署方式到應用場景和前景,進行了全面且深入的闡述;參數規模最大達6710億,支持4bit量化壓縮和動態模型切換技術

教大家如何使用Deepseek AI進行超級降維知識輸出V1.0版,幼兒園公式,廣場舞大媽公式,追劇狂魔公式

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-用熱播劇情節解釋+讓主角替代表專業概念

DeepSeek隱藏玩法,不要用結構化提示詞跟它對話

之前用的很多模型,都需要用結構化的提示詞來對話,要清楚地告訴它,它的角色是什么,任務是什么,執行步驟是什么,需要注意什么等等,DeepSeek只需要告訴它你的目標是什么

DeepSeek神級提示詞,讓你輕松駕馭AI,進階5大法則,讓AI瞬間Get 你的點

人話指令——行動+領域+輸出格式; Al 給你一堆看不懂的術語;把AI當成你的助手,明確任務、受眾和呈現方式,它就能精準回應!;像教孩子一樣引導Al

DeepSeek 30個喂飯指令-知識付費類(5條),數據分析類(5條),編程開發類(5條)

生成10個吸引眼球的[主題]標題,要求包含數字、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+結尾行動號召;分析以下評論數據,總結出3個用戶痛點和2個改進建議
 
資料獲取

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新聞資訊
== 資訊 ==
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