该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南” 该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高

一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件，通常伪装成合法的通信，目的是诱骗收件人透露敏感信息，如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术，帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集，由研究人员整理而成，旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集，涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件，其中42,891封为钓鱼邮件，39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型，以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰，每封邮件都有明确的标签，方便研究人员进行分类和分析。此外，该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型，以实现高效的网络钓鱼邮件检测。

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基于miniGo的幻影围棋AI，2019中国计算机博弈大赛幻影围棋组冠军

内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目，并结合强化学习算法（Q-Learning）实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容： 游戏开发：基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现，包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法：使用 Q-Learning 算法训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源：完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者：对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者：希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者：对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发：通过本项目，可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法：通过实现 Q-Learning 算法，理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI：通过训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird，并不断提升其表现。

Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版 《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南，深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。 【提供完整PDF】 该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧，帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。 目前，DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Character.AI，显示了其在全球范围内的受欢迎程度。

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内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨了它为何发生，特别是模型训练中的数据偏差、泛化困难等问题。其次，对DeepSeek和类似模型在多种情境下进行幻觉评测，并给出了详细的幻觉率统计数据。接着讨论了幻觉在金融、医疗等领域造成的问题，并提出了减轻这些负面影响的方法，比如联网搜索、双AI验证、提示词工程等。最后强调了幻觉在艺术创造和技术突破方面的积极意义。 适合人群：对于希望深入了解人工智能技术尤其是大型语言模型行为特征的专业人士来说是非常有价值的参考资料；对于关注AI发展和社会影响的一般公众也能提供重要见解。 使用场景及目标：该研究不仅揭示了现有AI系统的潜在风险，还鼓励开发者采用更好的方法来评估和改进他们的系统；同时也展示了幻觉在创造性领域的潜力，如艺术创作和技术革新等方面的应用前景。 其他说明：文档中提供了若干具体的应用案例，比如金融机构利用DeepSeek提升服务质量的例子，还有关于如何有效防范AI产生幻觉的实践经验分享。此外，还提及了一些新兴的应用趋势，例如通过幻觉促进科学研究的新模式。

在AI科研绘图领域，矢量素材库是至关重要的资源，尤其对于科研人员和设计师来说，它们能够提供高质量、可编辑的图形元素，用于创建专业且精确的科研图表和插图。这个名为“AI科研绘图矢量素材库”的合集，原价9999元，显然包含了丰富的科研绘图资源，旨在满足不同领域的研究需求。 素材库中的“小鼠大鼠”部分，可能包含了各种实验鼠模型的矢量图，如C57BL/6小鼠、BALB/c小鼠等，这些是生物医学研究中常用的实验动物模型。科研人员可以利用这些素材来可视化实验设计，展示疾病模型或药物作用机制。 “细胞分子通路”部分则涵盖了生物学中的关键过程，如信号传导途径、代谢通路等。这些矢量图可以帮助研究人员清晰地描绘出复杂的生物网络，如Wnt信号通路、MAPK信号通路等，便于理解和交流科研成果。 “各种细胞细菌病毒”部分，提供了微生物学和免疫学研究的重要素材。可能包括了不同类型的细胞结构、细菌形态、病毒颗粒等，这些素材在解释感染机制、细胞免疫反应等方面有着广泛的应用。 “人体组织”部分，可能包含不同器官、组织的矢量图，如心脏、大脑、肺部等，对于解剖学、生理学以及临床研究的示意图制作非常有用。 “蛋白受体配体”部分，聚焦于分子生物学的核心概念，比如受体与配体的相互作用，这对于药理学研究尤其关键，可以用来展示药物如何与靶点结合并发挥作用。 “化学”部分可能涵盖化学结构、反应方程式等，对于化学教育和科研报告中的可视化表达提供了便利。 “医疗设备”部分则可能包括各种医疗仪器的矢量图像，如MRI机器、显微镜、注射器等，这些素材在医疗技术或医疗器械相关的研究报告中不可或缺。 这个AI科研绘图矢量素材库是一个全面且专业的资源集合，覆盖了生物医学、分子生物学、化学和医学设备等多个科研领域。通过这些矢量素材，科研人员和设计师可以更高效、准确地制作科研图表，提高研究成果的呈现质量，促进科研交流与合作。

《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室推出的权威指南，系统解析国产AI领军者DeepSeek的核心技术与应用实践。本文档聚焦三大核心板块： 技术解析：阐明DeepSeek作为开源免费推理模型的独特优势，突出其复杂任务处理能力与商业应用价值，对比推理模型与通用大模型的差异化特征； 功能全景：覆盖文本生成（创意写作/结构化输出）、语义理解（情感分析/实体提取）、代码开发（生成/调试/文档处理）及多模态文件处理等20+应用场景； 进阶方法论：独创"快思慢想"效能模型，提出提示语设计DNA理论，结合SPECTRA任务分解、CIRS提示链等前沿方法，破解从基础使用到创新开发的进阶路径。 特别融入清华学术团队对AI幻觉机制的前沿研究成果，为开发者、研究者和数字创作者提供兼具理论深度与实践价值的操作指南，助力用户在AI普及时代构建差异化竞争力。