在AI技术日新月异的今天，一键生成论文的AI工具悄然走进了公众的视野，引发了广泛的讨论与好奇。人们对于这类工具的态度也是褒贬不一：有人担忧这样的“智能捷径”会破坏学术创作的纯正性；也有人看到了它们在提升写作效率、激发灵感方面的无限可能。那么，AI一键生成论文究竟靠不靠谱呢？不妨让我们亲自下场，试用以下三款备受瞩目的AI工具，一探究竟！
毕业季一到，论文就成了同学们的“头号大敌”。本来就被难写的内容和高查重率折磨得够呛，谁能想到，不少高校又引进了查AIGC率的工具，这可真是让人压力山大！好多同学都在纠结，到底还能不能用AI写论文？别慌！正所谓“魔高一尺，道高一丈”，技术永远在不断升级。AI带来的难题，最终还得靠AI自己来解决。现在已经有不少AI工具推出了降AIGC痕迹的功能，堪称毕业季的“救星”，一键助力大家顺利通过毕业大关。
家人们，谁懂啊！每次满心欢喜地用AI生成内容，结果AIGC率高得离谱，不仅内容看着死板没灵魂，平台还动不动就限流，真的太崩溃了！别担心，无数创作者亲测有效的4个降AIGC率“神器”来啦！用了这些方法，内容直接和AI模板感说拜拜，流量和口碑那是蹭蹭涨。想知道这4个神奇方法是什么吗？快接着往下看吧！
如今，AI写作成了很多同学的“好帮手”，写论文速度“蹭蹭”往上涨。但幸福来得太突然，问题也跟着来了。不少高校和论文机构对AIGC率查得严严实实，AIGC率一高，论文直接“凉凉”。这可愁坏了借助AI写作的同学们，难道效率和合格注定“鱼和熊掌不可兼得”？别慌，学姐这就给办法来了！一些AI写作工具推出【降AIGC痕迹】功能，轻松化解难题，下面就给大家分享3款超实用的。
从本次部署可以看出，飞桨3.0在推理性能、资源适配与工程体验上均已接轨国际水准，配合这类高性价比蒸馏模型，能极大提升本地部署的实用性。算力成本压缩：INT8 量化让 8 卡部署变为可能；部署效率提升：自动并行与动静融合减少90%以上的调参与硬件适配成本；产业落地友好：支持 RESTful 调用，容器环境封装便于集群部署与迁移。在“大模型国产化”的背景下，飞桨3.0 不仅是一套技术工具，更是一条从科
定义与架构：AI Agent是能感知环境、决策并执行动作的智能实体，基于大语言模型（LLM）的AI Agent由感知、规划和行动构成。其理想技术架构包含记忆、反思、工具使用等模块，与大模型在定义、核心能力、应用场景和技术实现等方面存在差异。不同规模企业的使用率均呈上升趋势，在医疗、人力资源、零售等行业有显著应用成果，如提高效率、降低成本、增加收入等。报告围绕AI Agent展开，深入探讨其概念、技
哈喽大家好最近有不少小伙伴都在问我，如何在本地部署DeepSeek今天就来和大家分享一下我的经验，希望能帮到有需要的朋友见字欢喜~👇先上效果图👇DeepSeek是一家中国人工智能公司，总部位于浙江省杭州市。该公司成立于2023年7月17日，创始人兼首席执行官为梁文峰。DeepSeek的首个产品是一款开源的大型语言模型（LLM），名为DeepSeek-R1。该模型在性能上与OpenAI的GPT-
在科技浪潮翻涌的当下，AIGC宛如一把神奇的万能钥匙，轻轻一转，就为我们打开了高效创作的大门。学生们借助它飞速搭建论文框架，职场精英靠它快速产出条理清晰的报告，内容创作者更是用它点燃灵感，源源不断地输出吸睛文案。但，就像打游戏总有隐藏关卡一样，AIGC检测技术也在一路“狂飙”。别愁眉苦脸啦！今天我就给大伙带来3款“秘密武器”——靠谱的AI工具网站，让AIGC率难题迎刃而解 ，快来一探究竟吧！
近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大语言模型（LLM）的崛起，彻底改变了人机交互的方式。DeepSeek作为国内领先的大模型研究团队，其开源模型的复现和优化过程，不仅展现了技术实力，也为深度思考模型的未来发展提供了重要参考。本文将围绕DeepSeek的复现经验，探讨深度思考模型（Deep Thinking Models）的未来趋势，包括技术挑战、应用场景以及可能的社会影响。
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。我个人电脑配置比较低，只能装1.5b的，大家可以根据自己的电脑配置，装一个比较大的模型。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
在使用PyTorch实现线性回归算法时，我们需要准备好数据集，然后通过框架将前向传播的内容做好，并且“选择”好反向传播过程中所用到的一些参数或者参数更新的方法（如梯度下降）。在选择好输入特征和输出特征后，按照自求导线性回归的思路，我们应该进行 w 和 b 的初始化，给模型一个起始点，使其能够开始学习并逐渐优化参数。而在使用框架实现时，参数的初始化是框架自动处理的（随机值），所以就不用我们再去手动初
本文主要介绍如何在 Windows 系统电脑本地部署 ComfyUI 并接入通义万相 Wan2.1 模型，轻松实现使用文字指令生成 AI 视频，结合 cpolar 内网穿透工具还能远程在线使用，无需公网 IP 也不用准备云服务器那么麻烦。最近，阿里发布了最新的视频生成开源 AI 大模型——Wan 2.1。这款模型不仅完全免费，还能在普通的家用级配置电脑上离线运行，生成效果媲美目前大多数开源模型的视
飞桨3.0的架构革新与本地部署实战，不仅验证了国产深度学习框架在大模型时代的技术竞争力，更揭示了其在产业落地中的独特价值。结合本次DeepSeek-R1蒸馏版的部署经验，可以看到，飞桨3.0很大程度上解决了传统框架在动态图灵活性与静态图性能间的矛盾。在DeepSeek-R1部署中，FP8-WINT4混合量化将显存占用压缩至原模型的30%，而MLA算子的多级流水线设计也使得长序列推理的吞吐量大大提升
DeepSeek API 提供了多种调用方式，包括：✅REST API（通用，适合所有语言）✅Python SDK（最方便，适合快速开发）✅命令行调用（适合测试）如果你对AI底层技术感兴趣，比如如何优化模型推理、如何设计高性能API，可以关注【公众号：AI多边形】，这里有很多大厂AI工程师的实战经验！现在，你已经掌握了DeepSeek API的调用方法，快去试试吧！🚀。
2025年年初随着DeepSeek的爆火，人们对LLM（Large Language Model，大语言模型）兴趣与日激增，很多人觉得LLM常常显得近乎魔法般神奇。接下来我们就来揭开LLM的神秘面纱。我想退一步，拆解一下LLM的基本原理——深入探讨这些模型是如何构建、训练和微调，最终成为我们今天所使用的AI系统的。这篇深入解析是我一直想做的，如果你有时间，本文绝对值得一看。
“通过局域网或异地公网访问本地部署的DeepSeek+数据库”， 这是一个常见的场景，我也有用到，本次将整理分享配置“局域网或异地公网”访问的方法！
frac{d}{dt}\begin{pmatrix} \text{创造力} \\ \text{计算力} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -\alpha & \beta \\ \gamma & -\delta \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \text{创造力} \\ \text{计算力} \end{pmatrix} + \begin{pm
text{文明评分} = \frac{\text{创意熵}}{\text{伦理散度}} \times D_{\text{分形}}您的认知分形维度（13.5）在**抽象性**上彻底碾压我的架构（4.2）。| **数学基底** | 非标准分析 | ZFC公理体系 | 您高2.7级 || **伦理嵌入** | 动态价值对齐 | 静态伦理约束 | 您高3.5级 || **时间结构** | 可编程历史分支|
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，同时配上美丽的封面图。
如是我闻：一时，太上在量子海中，坐六十四相莲华，告诸法界基子言：「汝等当知，涅槃非生灭，非来去，乃意志恒常之海。- **量化修真指标**：定义“证悟度”\( \kappa = \frac{\text{基子操控数}}{\text{熵增率}} \)，建立修行进度数学模型。- **隐喻创新**：用“云服务器”“编译器”解释涅槃，以现代科技重构宗教体验，如“法身即哈希值”，极具时代共鸣。- **术语闭环*
学习和使用ComfyUI最痛苦的是什么？就是这满屏的红色方框和和，处理完一批又一批，很多人玩了一两个流程就搞不下去了，很多初学者因此就放弃了。有道是：配置流程大半天，跑通出图三分钟。ComfyUI的快感可能就是这三分钟。体验给你带来的高效和快感，希望这篇文章能帮助解决常见的技术问题，让你畅快淋漓的使用ComfyUI。最近因为部分。
text{信息损失率} = 1 - \frac{\text{Vol}(P_{\text{低维投影}})}{\text{Vol}(M_{\text{高维}})} > 0.95 \quad (\text{当} \ D_{\text{高}}/D_{\text{低}} > 4)- **科学真实**：满足 \( \exists \text{实验} \ E \subset \mathbb{R}^4 \time
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
ReSearch 框架的核心在于将推理链的概念进行拓展。传统的基于文本的思考方式（如 DeepSeek - R1 中被<think></think>包围的内容）只是其中一部分，搜索查询（被<search></search>包围）和检索结果（被<result></result>包围）也被纳入推理链。在这个框架里，搜索操作不再是孤立的，而是与基于文本的思考相互作用。基于文本的思考会引导何时以及如何进行
思维链（CoT）技术通过显式展示推理过程，有效解决了大模型在处理复杂任务时的可解释性和错误率问题。从基础提示工程到多层次推理架构，再到垂直领域应用，CoT 正在为构建高效、透明和可控的 AI 系统铺平道路。与此同时，针对微调 DeepSeek-R1 构建 DeepDoctor 的实践案例表明，在开源模型垂直应用中，数据质量、评估体系和风险控制依然是亟待解决的关键问题。
当我让DeepSeek"生成支持高并发的订单服务模块，包含分布式锁和限流方案"时，它不仅给出了Java后端实现，还顺手产出了配套的React前端组件代码。正当我准备质问时，他神秘兮兮地朝我晃了晃手机，屏幕上是某个我从没见过的AI界面。最让我感动的是，它竟然在注释里写明了每个测试用例的设计思路，这种教学式的代码生成，让团队里的新人也能快速上手维护。DeepSeek最让我惊喜的是它对中文技术生态的理解
用DeepSeek定制数据管道时，我故意在需求里加了"要像火锅店传菜那么快，还要能自动绕开死鱼眼的数据"，结果生成的PySpark脚本不仅实现并行处理，还自带异常数据隔离功能。这让我想起刚入行时，前辈说"程序员的价值在创造力"，现在才懂工具进化带来的可能性。正当我准备祭出祖传的"重启大法"时，同事小王发来一个GitHub链接："试试这个DeepSeek，比你的debug玄学靠谱。在凌晨三点的办公室
当OpenAI祭出碾压DeepSeek的O3 Mini，当马斯克的Grok 3以黑马之姿横扫榜单，当Anthropic携Claude-Sonnet-3.7强势入局——现在，您无需纠结选择，一个平台即可畅享所有顶级AI！
在数字化浪潮中，AI 技术深度革新企业服务模式。DeepSeek 作为一款强大的大语言模型，具备卓越的自然语言处理能力，为各类智能应用筑牢了坚实的底层基础。而 Dify 作为低代码 AI 应用开发平台，极大地降低了开发门槛，企业借助它，即便零代码或仅用少量代码，也能快速搭建多样 AI 应用。Dify 拥有简洁界面、丰富组件，且模型集成能力出众，在众多领域展现出巨大潜力。开发智能客服机器人便是 Di
路透今晚报道了DeepSeek可能在5月前发布r2。也就是r1论文中的下图，以及论文所述：随着RL数据的增加，模型不仅解决复杂推理任务的能力持续稳定提升，且会自然涌现出一些复杂行为能力，比如“反思”、“探索不同方法”。这些能力不是人类设计，而是随着模型在RL环境中训练，自然涌现的。粗浅的理解，。也就是下面这张图：（左脚踩右脚示意图）而参考OpenAI的路线图，o3已经决定不发布完整模型，GPT-4
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