以下是针对 工业检测、自动驾驶、在线推荐系统 等高实时性场景的 推理延迟 <10ms 的完整解决方案，涵盖模型优化、硬件选型、部署策略和性能调优细节
本文我们通过两个简化的例子，展示如何从前向传播、损失计算，到反向传播推导梯度，再到参数更新，完整地描述卷积层的参数学习过程。
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为人工智能领域的核心技术，近年来在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了突破性进展。与传统机器学习模型相比，DNN通过多层非线性变换自动提取数据特征，解决了复杂模式识别的难题。本文将深入探讨DNN的定义、核心原理、在自然语言处理中的应用，并通过代码示例展示其实际部署方法。
大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。然而，RAG系统的核心性能——数据召回率，高度依赖于底层数据的质量与组织形式。
25年3月来自休斯敦 Rice U 的论文“Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models”。大语言模型 (LLM) 在复杂任务中表现出卓越的能力。大型推理模型 (LRM)（例如 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1）的最新进展通过利用监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL) 技术
DeepSeek模型由湖南大学信息科学与工程学院教授陈果及其团队开发，是一款基于Transformer架构的大语言模型。
介绍了生成式AI的发展历程，包括使用生成式模型生成各类数据、注意力机制、Transformer架构、数据学习扩展法则、RLHF等。
2025年3月24号，也就是周一，Deepseek突然发布他们 DeepSeek V3 的新版本模型 DeepSeek-V3-0324。目前还有技术报告只有一个news和模型，不过从效果上来看也是很炸裂的，对标都是最新的闭源模型的前排选手。主要改进点有：推理性能大幅提升，更强的前端开发技能，以及更智能的工具使用能力。我们一起来看看吧。
DeepSeek V3与R1通过差异化定位覆盖了从通用任务到专业推理的全场景需求。V3以高性价比和快速响应见长，而R1凭借推理能力突破在复杂领域表现卓越。两者在金融、医疗、办公等行业的实际应用案例，展示了AI技术如何提升效率与决策质量。未来，随着开源生态和云服务的进一步扩展，其应用潜力将持续释放。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
一、患者服务类代表医院：东南大学附属中大医院（DeepSeek-R1:671B）典型案例：顺德第五人民医院（DeepSeek-R1）支持院内导航，支持“肚子像被孙悟空打翻炼丹炉”等生动描述识别代表医院：武汉市中心医院（DeepSeek-R1:671B）代表医院：甘肃省妇幼保健院（DeepSeek-R1:671B）特色案例：广东省妇幼保健院（DeepSeek-R1）构建全生命周期健康管理体系区域覆盖
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。然而，如果你能完成 60-70% 的
为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。因此，本文的主要内容是。
DeeSeek昨天晚上更新了一波他们的v3模型，版本号来到了DeepSeek-V3-0324，而且直接开源了。经网友评测，这次的V3-0324性能介于Claude 3.5 Sonnet到Claude 3.7 Sonnet之间，非常够用。之前大热的DeepSeek-R1模型大家都非常熟悉了，那这次更新的V3模型有什么特点，和R1模型有什么区别，该如何选择？一起来了解一下吧。R1版：主打推理任务，专攻
站在AI Agent革命的临界点，我们就像第一次遇见会下棋的计算机那样既兴奋又不安。我们无法按下“暂停键”，毕竟，谁不想拥有一个真正懂你的数字伙伴呢？你准备好和真正的数字朋友相处了吗？在这背后，一群被称为“AI Agent”的数字助手正在塑造人类生活
在当今技术快速发展的时代，编程语言作为人与计算机沟通的核心工具，正面临着新的挑战和机遇。随着硬件架构的多样化、计算场景的复杂化，以及人工智能技术的普及，传统的编程语言设计范式已难以完全满足现代开发需求。基于这一背景，我们尝试借助AI的力量，提出一种全新的编程语言开发方案——PanLang，旨在探索一种更高效、更灵活、更贴近未来计算需求的编程范式。本系列文章共包含14个章节，将从语言设计理念、核心技
现在还要没有接入DeepSeek的科技大厂吗？盘点下来，好像还真没有了。从国外的英伟达、亚马逊、微软等头部大厂，到国内的BAT、华为和字节跳动，DeepSeek出圈后不就，但凡叫得上名的科技大厂都做出了同样的一个决定，伸出双手“拥抱”DeepSeek。媒体热衷于分析大厂们的决策带来的变量，在其中有一个问题被很多人忽略，那就是这些大厂之前自研的大模型怎么办？
另外，Mark Chen 提到的「外界的反应有些过度夸大，特别是在成本方面的说法」这一点最近也被很多人讨论，尤其是「DeepSeek-v3 训练成本仅为 558 万美元」这一说法。其实，DeepSeek-v3 的技术报告原文是这么写的：「上述成本仅包括 DeepSeek-V3 的正式训练，不包括与架构、算法、数据相关的前期研究、消融实验的成本」。他表示，DeepSeek 确实独立发现了一些 Ope
最近Deepseek R1的技术报告中，训练部分提到使用了知识蒸馏，就像系统性的看看蒸馏算法的原理。看了很多的博客，很多都没有详细把知识蒸馏系统的讲清楚。我们还是读一下这篇 2021年的综述 “Knowledge Distillation: A Survey”。虽然这篇文章不是针对大模型的知识蒸馏综述，但可以作为大模型蒸馏学习的入门。这篇综述写的非常详细，系统性总结了知识蒸馏的很多基础知识，比如：
整理内容涵盖神经网络知识点，还包括实际应用和未来发展方向，并展示了神经网络的广泛应用和前沿趋势。
Deepseek V3-0324可能是目前最好的非推理模型，而且还是免费的。综合能力与sonnet 3.5不分伯仲。
尽管发布方式低调，但社区内的初步反馈显示，此次更新带来了显著的性能提升。本报告旨在对原始 DeepSeek V3 模型与最新发布的 DeepSeek V3-0324 模型进行全面的对比分析，重点考察其在模型架构、训练数据、性能基准、功能、速度、准确性以及用户体验等方面的差异，从而为开发者和研究人员提供深入的理解和应用指导。其卓越的性能、开源特性和宽松的许可协议使其有望在快速发展的人工智能领域发挥重
最近，AI界出现了一匹黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生，但它已经在全球范围内引发了巨大的关注，甚至让一些科技巨头感到了压力。今天，就让我们一起走进DeepSeek的世界，看看它到底有多厉害！DeepSeek（中文名：深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型。它的英文名“DeepSeek”可以读作“深思”（Deep）和“探索”（Seek
最近国产大模型DeepSeek特别火，以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况，和两年多之前ChatGPT的遭遇颇为相似。万幸，DeepSeek是一个开源模型，我们大可以通过本地部署，在自己的终端上随时使用！首先我们需要安装Ollama，它可以在本地运行和管理大模型。
DeepSeek-R1-14b是一个强大的大语言模型，通过Ollama在本地部署这个模型，我们可以在保护隐私的同时享受高质量的AI服务。本指南将详细介绍如何在本地完成部署。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！创建一个名为Modelfile通过本指南的步骤，您应该已经成功在本地部署了DeepSeek-R1:14b模型。记住，模型的性能表现会受到硬件配置和参数设置的影响，建议根据实际使
DeepSeek可能颠覆现有产品并改变商业模式，为企业提供弯道超车的机会。DeepSeek的低成本和高效率使得AI赋能更加普及，加速企业降本增效。企业AI化与数字化类似，早期投入高、风险大，但成功后的收益也大。
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！
DeepSeek V3升级了，新版本V3-0324。官方轻描淡写只说是“小版本升级”，但很多人实测下来可一点也不小。把流行的小球弹跳测试，提升难度到4维空间超立方体也没问题。，时长00:14天哪，如果这只是一个小更新，那我想象不出大更新会是什么样子。编程这块，只需一句提示词开发一个完整产品着陆页，带自适应布局带动效，被评价为与Claude 3.7 Sonnet同一水平。
{"字段":"值"}•：在语义关联场景（如技术概念解释）表现突出，测试显示首条命中率达83%。•：精确匹配场景（如法规条文编号）采用全文检索模式，准确率比纯向量高29%。•：通过DS分类模型自动判断问题类型（语义/精确匹配），动态切换检索模式。•：对长文档采用头部80%内容权重系数1.2，尾部20%系数0.8，缓解信息稀释问题。• 热点查询（如高频政策条款）预计算DS向量并存入Redis，命中时直
本文试图通过引入更多基础知识和辅助信息，来深入理解MLA。内容比较长，可能觉得比较啰嗦。这是本人在理解MLA过程递归总结的一些扩展信息，最终整理了一个系统的脉络，发出来供大家参考。
就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——发布。此前开源家族视觉语言模型Qwen2.5-VL包括3B、7B和72B三种尺寸。这一次的32B版本进一步兼顾尺寸和性能，可在本地运行。对比近期开源的Mistral-Small-3.1-24B 、Gemma-3-27B-IT等， Qwen2.5-VL-32B在纯文本能力上也达到了同规模的SOTA表现。在多个基准上
DeepSeek-R1-Zero 已经证明，大规模强化学习（RL）可以在不依赖监督微调的情况下直接增强大语言模型（LLM）的推理能力。Sea AI Lab 的研究人员对 R1-Zero 训练方法进行了深入分析，重点探讨其两个核心组成部分：基础模型和强化学习。研究人员研究了多种基础模型，包括 DeepSeek-V3-Base，以理解预训练特性如何影响强化学习的表现。
今天分享是由51CTO团队出品的《DeepSeek入门宝典第1-4手册》，这是一篇关于DeepSeek技术解析、开发实战、行业应用和个人使用的综合性报告，主要介绍了DeepSeek的背景、技术特点、应用场景及未来发展方向。详细介绍了DeepSeek如何通过其四大差异化能力，在医疗、金融、制造和教育等行业实现深度赋能，并通过具体的落地实例展示了其在各行业中的应用效果，为各行业提供了强大的AI支持。这
同时，该产品还具备自动离心、自动维护、自动稀释、全血预处理等功能，减少了人工干预，降低了生物安全风险，实现了全流程的智能化精准管控。未来，菲鹏生物将持续创新，践行开放平台生态战略，与更多合作伙伴携手，共同探索体外诊断领域的更多可能，为人类健康事业贡献更大的力量。同时，Shine mT8000 配备中央控制软件统一调度，AI算法优化检测路径，从样本处理到结果输出一气呵成，极大缩短了样本周转时间，为临
模型介绍：DeepSeek-R1是由幻方量化旗下AI公司深度求索开发的先进推理模型，特别擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。技术特点：采用大规模强化学习技术进行后训练，通过智能训练场动态生成题目和实时验证解题过程来进一步增强推理能力。发布与开源：2025年1月20日正式发布，并同步开源其模型权重，采用MIT许可协议，极大地降低了AI应用的门槛并促进了开源社区的发展。
通过本文的学习，已经掌握了简单的本地+联网增强搜索并使用DeepSeek生成回答的简单RAG功能啦！赶快自己动手尝试一下吧！前往博查AI开放平台领取API Key查看往期教程👇，构建完整RAG应用链《用Python玩转博查Web Search API》《Semantic Reranker API：搜索结果智能排序》《Dify+博查API：零代码搭建RAG应用》让AI告别“古董知识库”，拥抱实时智
报告涵盖AIGC的哲学思考、技术演进、应用场景、伦理挑战、国内外大模型发展对比等内容，并探讨了AI在文学、绘画、音乐、影视等多个领域的创造力及影响。《DeepSeek如何赋能职场应用》手册介绍了DeepSeek在多个职场场景中的应用，从新媒体文案、营销策划、品牌设计，到数据分析、客户服务、代码开发等。这本手册详细阐述了DeepSeek的核心功能与应用场景，强调其在文本创作、自然语言理解、编程辅助等
传入本地数据集生成脚本的路径（需符合。
近年来，千亿至万亿参数规模的大语言模型（LLM）训练已成为人工智能领域的核心战场。随着模型复杂度的指数级增长， 并行计算与网络拓扑的协同设计逐渐成为突破算力瓶颈的关键挑战。在，全局梯度同步（All-Reduce）对网络带宽提出严苛要求。早期的CLOS架构凭借无阻塞特性支撑了大规模集群的扩展，但其高昂的硬件成本与能效问题催生了Dragonfly等低直径拓扑的兴起，通过自适应路由减少跨节点跳数。与此同
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