在知识的海洋里遨游，是不是常常觉得迷茫？别担心，有了《DeepSeek 中小学生使用手册》，你就像拥有了一个超级学习伙伴，从此在求知路上乘风破浪！
此外，他们还提出了「Soft Overlong Punishment」（等式 13），这是一种长度感知惩罚机制，旨在塑造截断样本的奖励。在这个区间内，响应越长，受到的惩罚就越大。使用该算法，该团队成功让 Qwen2.5-32B 模型在 AIME 2024 基准上获得了 50 分，优于同等规模的 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B，同时 DAPO 版 Qwen2.5-32B 使用的训
一款注重隐私保护的本地AI聊天工具，支持多模型运行和跨平台部署。
2025年的春节，全球都被中国AI公司DeepSeek的最新模型震惊了，从美国新任总统特朗普，到马斯克、黄仁勋、奥尔特曼，再到各个领域的科学家，都纷纷地跳出来评论。随着DeepSeek的大火，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撰写了一份关于DeepSeek的学习文档——《DeepSeek：从入门到精通》。这份来自我国顶尖学府的科研团队，详细解析了DeepSeek的核心功能、应用场
提到费曼学习法网络上充满各种牛逼说法，但是作为个人实践中的挑战，如缺乏听众、反馈不足等，很难掌握，最终都放弃了；本文通过DeepSeek来辅助自己掌握费曼学习法；祝愿读者在AI时代获得AI红利；模拟教学：用费曼学习法讲解洛必达法则第一步：明确目标与核心概念目标：用通俗语言解释洛必达法则，确保听众（即使没有高等数学基础）理解其作用、使用条件和步骤。第二步：简化定义与核心思想1. 一句话定义洛必达法则
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
本章主要整理了 MIGO(入出库传票) 画面中相关联的表：MKPF - Header；MSEG - 明细；MARD - 在库数量；MBEW - 在库评价；BKPF - 会计传票Header；BSEG - 会计传票明细 等等。
随着金融科技的高速发展，人工智能技术在金融银行业的应用逐渐深入，成为提升业务效率、优化客户体验和降低运营成本的重要手段。近年来，大模型技术的成熟为金融银行业带来了新的机遇，特别是以DeepSeek为代表的大模型，凭借其强大的自然语言处理能力、知识整合能力和智能化决策能力，为金融业务场景提供了创新的解决方案。金融银行业的基础业务，如客户服务、风险管理、合规管理、产品推荐等，面临着日益复杂的市场环境和
本文提供完整版报告下载，请查看文后提示。......文│浙江大学。
本文将介绍如何从 DOCX 文档中提取标题为“需求内容”的部分，并将其作为 DeepSeek 模型的输入，生成详细且格式化的测试用例。我们将使用 Python 编写相关脚本，并展示最终的测试用例输出格式。
在大模型技术迅速普及的当下，如何在本地环境中以低成本部署高性能AI服务，成为了广大开发者关注的焦点。本文将结合Spring AI、Ollama和DeepSeek-R1模型，通过Docker容器化部署和Redis持久化存储，手把手教你构建一个支持连续对话的AI应用。这一方案特别适合需要私有化部署、数据安全可控的场景，如企业内部知识库、教育问答系统等。
随着人工智能技术的飞速发展，其在金融领域的应用日益广泛。本文重点介绍中国工商银行利用DeepSeek大模型实施安全测试的实践过程，以期为金融业安全测试提供创新思路与方法。近年来，外部安全态势愈发严峻，中国工商银行对信息安全工作给予了高度重视。然而，银行系统在安全方面面临着诸多挑战，包括安全设计存在遗漏、安全测试能力有待提升、安全工具扫描准确率不够高等问题。为切实解决这些难题，从源头上筑牢生产安全防
人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分，所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势：人工智能已经成为了未来技术的趋势，它将会在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率：人工智能可以自动化一些重复性的工作，比如数据分析、图像识别等等，这样可以提高开发效率，减少开发时间和成本。人工智能可以提高产品质量：人工智能可以通过分析数据和模式来预测和避免错
最近字节在推Coze，你可以在这个平台制作知识库、制作工作流，生成一个具有特定领域知识的智能体。那么，有没有可能在本地也部署一套这个东西呢？这样敏感数据就不会泄露了，断网的时候也能使用AI。刚好最近Llama 3.1发布了，本文就以Llama 3.1作为基础模型，配合Dify在本地搭建一套“Coze”。跟着本文一步步操作，保证能行！
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频，免费分享！
本篇教程来自于@䦜𨶙小伙伴的投稿，他本身没有任何的计算机或代码基础，但是在大模型的帮助下，完成了整个接入流程。他以小白的视角，把操作步骤总结成了切实可用的小白级教程，使得接入门槛更低。并且，小伙伴还按照以下方法重复了两遍，确保能够完成。所以如果你感兴趣，但是对自己的基础所顾虑的小伙伴们可以动手尝试一下了，相信你也一定可以的！项目官方简介：项目地址：https://github.com/idoot
最小推荐内存基于相应精度计算，包含工作内存和系统预留 **最小推荐内存(FP32)基于全量参数计算，包含工作内存和系统预留。
在大模型的微调过程中，
模型训练和推理的速度随着大模型的到来变得越来越重要，减小计算过程中数据的长度从而降低存储和带宽，是提升速度的一个重要方法。因此，我花精力学习和整理了常见的各种精度细节，避免囫囵吞枣。
第一类：既有自研模型又提供产品的公司，如OpenAI、DeepSeek第二类：整合多个模型并提供统一服务的中间商，如硅基流动、OpenRouter第三类：基于API开发特定功能应用的开发者，如Dify、GitHub Copilot第一类公司掌握核心技术，但产品形态相对单一；第二类服务商虽然没有自己的模型，但提供了更灵活的选择；第三类开发者则针对具体场景开发出更贴近用户需求的应用。最后，我想说的是，
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