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撰写论文期间，降重难题犹如一座难以逾越的大山，让无数同学愁眉不展。面对堆积如山的参考资料和反复修改仍居高不下的重复率，大家是不是常常感到力不从心，甚至怀疑人生？熬夜逐句修改，眼睛熬红了，重复率却依旧纹丝不动，论文截止日期却一天天逼近，焦虑感是不是瞬间拉满？别慌！今天我就为大家带来3款超神AI工具，从多维度解决降重难题，让降重不再是令人望而却步的难题，轻松帮你突破降重瓶颈。
本文探讨了 BERT 量化的多种精度补偿策略，如量化感知训练、知识蒸馏辅助量化、混合精度训练以及优化量化算法和参数。实验表明，这些策略能不同程度缓解精度损失问题，单独用量化感知训练模型变小、推理加速但精度下降，结合知识蒸馏或优化量化算法可改善精度，多种策略综合运用能使量化 BERT 模型保持压缩和加速优势且性能接近原始模型。
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。
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
提示工程是与DeepSeek等AI模型高效交互的关键技能。
就像工业革命中的蒸汽机，AI不会主动淘汰谁，但能放大使用者的效率差异。一个会用AI的文案策划可能比不用AI的同行产出高10倍的内容。2023年MIT的研究显示，使用GPT-4的员工完成任务的速度比不用AI的快40%，但——差距在于如何设计提示词、整合工作流。▸ 没有意图——不会主动"打败"人类▸ 没有创造力——依赖人类提供的指令和数据▸ 没有判断力——输出质量取决于使用者引导fill:#333;c
Cherry Studio开源程序 是一个支持多个LLM提供商的桌面客户端。支持 deepseek-r1，可在 Windows、Mac 和 Linux 上使用。多样化的LLM提供商支持、AI助手和对话、文档和数据处理、实用工具集成、增强的用户体验
昨夜，DeepSeek 和阿里巴巴通义千问相继发布了两款重磅 AI 模型——DeepSeek-V3-0324 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct，它们分别在自然语言推理、代码生成和多模态理解、视觉推理领域取得突破。两者的出现不仅推动了本地 AI 计算的可能性，也在开源 AI 生态中掀起新的竞赛。1DeepSeek-V3-0324 具备 6850 亿参数，相较前代版本显著增强了代码生
它有点像是餐厅的服务员，你告诉它你想要吃什么，它帮你转达给厨房，然后厨房开始做菜，最后服务员把做好的菜端给你。对于deepseek来说，你提出问题，API帮你发送给运行着deepseek模型的服务器，然后服务器开始运算，最后API帮你把答案取回来。在web端的基础上，我们将对大模型进行微调，使得大模型能够更好的控制海报输出时的布局，核心内容图文并茂的展现在海报上以及用户对于海报的个性化调整等。大家
本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!大多数情况下，我们希望AI能直接给出答案，而不是在输出中展示“思考过程”。DeepSeek-R1会在回
这两天DeepSeek又发布了一个编程能力更强的V3模型，自媒体圈肯定是又被各种震惊。估计大家也是不可避免的都关注到了，所以我这里给大家提供一些更真实的结论和建议。1、实测下DeepSeek V3-0324相比此前的版本确实在前端设计能力上取得了很大的进步，设计审美和生成长代码的能力都增强了许多；2、整体编程能力大致在Claude 3.5到Claude 3.7之间3、目前Cursor中的DeepS
DeepSeek-V3-0324的发布再次证明，开源大模型正在以惊人的速度缩小与商业模型的差距。虽然在某些复杂场景下仍有提升空间，但其性价比和开放性已经为AI普惠化开辟了新道路。作为开发者，我们正处在一个激动人心的时代——开源与闭源的良性竞争将推动整个AI领域向前发展。DeepSeek的这次"小更新"或许预示着大模型领域即将迎来新的格局洗牌。你认为开源大模型何时能全面超越商业模型？欢迎在评论区分享
怎么开启我的AI博主生涯？港真，内容实在是太多了。各种工具层出不穷，各种新技术如雨后春笋……但是对于平凡大众来说，基本功可能才是最重要的。就比如大火的DeepSeek，你真的会用？我敢说，95.28%的人其实根本不会用DeepSeek！就我观察而言，大部分人只是把它当成一个“会说人话的百度”而已。至于到底能不能带来生产力的提升？那就呵呵了，玩两天丢在旁边：这AI也不过如此嘛，吹得这么牛逼？我想说，
2025年，AI行业似乎被按下了快进键，这一切都开始于中国的首款AI推理模型Deepseek宣布开源。首先，是国内的各种媒介（无论是文字新闻，还是长短视频）展开高热度讨论；其次，是与国内外大模型相较高下的各种测评；然后，是各大平台相继接入Deepseek模型，缓解Deepseek的官网访问压力；最后，是各路资本的热烈追捧。Deepseek之所以爆火，是因为它具有更像人的逻辑思维能力进行深度思考，能
根据MCP协议定义，Server可以提供三种类型的标准能力，Resources、Tools、Prompts，每个Server可同时提供者三种类型能力或其中一种。Resources：资源，类似于文件数据读取，可以是文件资源或是API响应返回的内容。Tools：工具，第三方服务、功能函数，通过此可控制LLM可调用哪些函数。
【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术
针对当前企业在构建RAG上普遍面临的难题，标普云BPai一体机提供了强大的RAG增强搜索能力，通过整合算力服务器、大模型、AI应用和企业私有知识库，预置了DeepSeek、BPai企业经营大模型等多个通用及行业模型，让企业能够轻松实现 “业务语言” 与 “AI 能力” 无缝对接，打造企业专属的智能大脑，构建最懂企业的AI智能体（数字员工）。RAG的核心思想是通过外挂知识库的方式，给大模型提供更可靠
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
硅基流动是一家AI模型服务商，提供了R1、V3满血版以及DS多尺寸模型，还包括GLM、Qwen、Hunyuan、Yi、FLUX、Llama、SD等知名模型。华为云、阿里云、京东云、腾讯云、火山引擎、华为昇腾社区、联通云、百度智能云等云厂商都已接入DeepSeek，并提供了一定的免费体验额度。选择Siliconflow API后，把硅基流动的API密钥粘贴进去，选择模型deepseek-aiDeep
如果需要具体某一步骤的代码/示例，可以告诉我你的使用场景（如学术汇报/商业路演），我会提供更针对性的方案！“我需要制作一个关于《人工智能行业发展趋势》的PPT，请帮我生成10页的内容大纲，每页包含标题和3-5个核心要点。‘中国AI市场规模：2022年1000亿元，2023年1500亿元，2024年预测2200亿元’”“将上述内容转换为Markdown格式，适合用Marp工具生成PPT，每页用。“将
12025年春节期间，DeepSeek的发布震撼全球，标志着人工智能大模型进入“普惠”时代，大模型开始深刻影响我们工作和生活的方方面面。每个人都有必要学习、了解和使用大模型。你是否渴望揭开大模型的神秘面纱？厦大团队带着满满诚意，重磅推出 4 个大模型科普报告！面向社会大众，我们用 140 页 PPT 深入浅出地讲解大模型概念、技术与应用实践，让每个人都能轻松读懂大模型。对高校而言，120页PPT深
大模型推理引擎明星项目 vLLM 正式推出 0.8.0 版本，本次更新包含从核心引擎到硬件支持的全方位升级，堪称推理"加速器的史诗级增强"。无论是性能、模型支持，还是分布式并行能力，vLLM再次刷新行业标杆！
3月24日晚，DeepSeek在Hugging Face平台悄然上线了他们的最新力作—DeepSeek-V3-0324。作为 **迭代升级版**，相比前代模型，在 **推理速度** 上优化明显（部分场景提升约 35%），并在 **复杂任务（如长文本理解、代码调试）** 上表现更优。
CREATE (openCypher:Attribute {name: '兼容 openCypher', description: '部分兼容 openCypher 的查询语言'});CREATE (ng:NebulaGraph {name: 'NebulaGraph', description: '开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库'});CREATE (gdb:DatabaseType {
而思维链（CoT）技术显式展示了模型在推理过程中所做的每一步推理和计算，使得模型的输出更加透明和易于理解。是近年来在人工智能领域逐渐被广泛采用的一种技术，它的核心优势在于通过模拟人类的思维过程，使得 AI 系统不仅能够做出决策，还能清晰地展示其推理过程。这种显式的推理过程提升了 AI 的可解释性和透明度，尤其在复杂的推理任务中，比传统模型更加出色。DeepSeek-R1采用了混合专家架构，能够根据
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。
比如你总用“首先、其次、最后”当连接词，或者每句话都长得像裹脚布，系统立马给你贴个“AI嫌疑”的标签。操作特简单：选择降痕功能，上传论文，选“学生版”或“编辑版”或“英文版”，系统自动给你改得又自然又合规。举个例子，原句“多媒体技术显著提升教学效率”，直接改成“现在老师上课都用PPT，学生听课明显更专注了”。比如“分析数据”改成“琢磨数据”，“深入研究”换成“仔细扒拉扒拉”。比如写“社交媒体影响消
从入门到精通：DeepSeek实战全攻略（附代码）
如果用一个比喻来描述 DeepSeek，它大概就像是你的一位非常博学多才的朋友，不仅读过浩如烟海的书籍，更神奇的是，他能瞬间在脑海中建立起各种知识之间的联系，然后对你知无不答，答无不尽（当然，违法的事情除外）。DeepSeek 在成长过程中仿佛一个求知若渴的学霸，它“阅读”人类积累的海量知识——从枯燥的维基百科到优美的文学作品，从前沿的学术论文到专业的技术文档，通过不断预测句子中缺失的词，逐渐掌握
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
DeepSeek 一体机选型手册
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。
真的一言难尽，好东西总是被坏人盯上。所以最近突然就爆火了很多网上教程教大家本地部署 DeepSeek R1，但本地部署的 DeepSeek R1 基本上都是残血版，因为美国的显卡封锁，加上昂贵的显卡价格，普通人哪有可能可以有那么多好的显卡来部署满血版…以下是本地部署前要好好考虑的几点：本地部署 DeepSeek 需要高性能硬件，普通电脑难以满足其需求。部署 DeepSeek 成本高昂，电费消耗大，
【DeepSeek大语言模型】基于DeepSeek和Python的高光谱遥感从数据到智能决策全流程实现与城市、植被、水体、地质、土壤五维一体应用
DeepSeek蒸馏技术是一种基于知识蒸馏的模型压缩方法，旨在将复杂的大型模型（教师模型）的知识迁移到更小、更高效的模型（学生模型）中。与传统的知识蒸馏相比，DeepSeek蒸馏技术通过引入多任务学习、自适应蒸馏机制和数据增强等策略，显著提升了学生模型的性能和泛化能力。
在人工智能技术飞速发展的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。DeepSeek作为新一代人工智能技术，凭借其强大的数据处理能力和深度学习算法，正在重塑教师的备课模式。这项技术不仅能够提升备课效率，更能为教师提供精准的教学支持，使备课工作更加科学化和智能化。
从好未来的硬件升级到猿辅导的生态重构，从新东方的有限布局到豆神教育的超拟人多对一，AI 技术正在深刻改变教育行业的竞争格局。未来三年，AI 教育基础设施的竞争将更加激烈，头部企业将通过技术创新、生态构建和务实探索，推动教育行业的全面升级。公司AI 布局主要产品市场表现好未来硬件升级与 DeepSeek 模型双驱动学而思学习机、九章答疑2025 财年 Q3 净利润 2306.9 万美元新东方
本文将提供一套无需联网、数据安全、操作简单的本地部署方案，助教师在断网环境下快速生成教案，同时保障敏感信息不外泄！
DeepSeek + AnythingLLM 简单三步搭建个人知识库，现在的我强的可怕（附教程）
在大模型应用快速发展的背景下，如何高效地进行本地化部署，让企业和研究机构能够在自有算力环境中稳定运行和微调大模型，成为当前的技术挑战。DeepSeek-V3/R1 671B 满血版 的全参数微调方案，正是针对这一痛点，由中国科学院自动化研究所与中科闻歌联合推出的一份 完整的开源指南（DeepSeek-671B-SFT-Guide），为有本地化部署需求的团队提供了从训练到推理的全流程方案，并总结了关
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
本文介绍了 RAG（检索增强生成）技术，结合向量数据库（如 Weaviate）和嵌入模型（如 BGE、E5）优化大模型回答。文章涵盖环境配置（Docker 部署 Weaviate、Ollama 安装）、文本向量化存储，以及基于余弦相似度的检索方法。最终，通过 DeepSeek-R1 生成增强型回答，并构建合理的提示词。RAG 可提升专业领域问答效果，同时介绍了轻量级替代方案 LightRAG，未来
该模型是 Qwen 团队使用强化学习 (RL) 提升模型性能的新尝试，QwQ-32B 拥有 320 亿参数，性能却可与拥有 6710 亿参数（激活 370 亿）的 DeepSeek-R1 相媲美。选择「NVIDIA RTX A6000」以及「vLLM」镜像，OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。稍等片刻，待系统分配好资
在人工智能的浪潮中，国产AI大模型正逐渐崭露头角，成为推动各行业数字化转型的重要力量。今天，我们就来深度解析当下最火的五款国产AI大模型：DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi和智谱清言。
近期，NVIDIA GTC25上推出的开源推理软件 NVIDIA Dynamo，凭借其卓越的性能和创新的技术架构，为 AI 推理性能的提升带来了全新的解决方案。官方测试显示，在 NVIDIA H100 平台上运行 Llama、DeepSeek 等大模型时，吞吐量提升超过 2 倍。
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