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。
知识蒸馏是一种有效的压缩模型的手段，而在文生图扩散模型领域里，通常用于步数的压缩。在APT这篇论文中提到的方法，使用真实的数据直接做对抗，并且是直接训练1 step的生成模型，模型加速改进到这一步，其实已经和教师模型几乎没有关系了（只用来初始化）和蒸馏这个概念也没有太大关系，但模型的加速发展历史和加速蒸馏有着莫大的联系的，故有此文。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
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。
近期，DeepSeek国产AI助手悄然走红，迅速占领各大社交平台的热搜榜单。这款由中国深度求索公司开发的AI产品，以其强大的自然语言处理能力和多场景应用优势，引发业界广泛关注。更令人瞩目的是，DeepSeek的崛起不仅在国内引发热议，更在大洋彼岸的美国掀起了一场关于AI技术竞争的深度讨论。DeepSeek的核心竞争力在于其独特的技术架构。与传统的单一任务AI模型不同，DeepSeek采用了多模态融
所以，你看明白了吗？用GRPO来做强化学习微调，走的就是个“少烧钱，多产出规则驱动打分，直接评判对错；一群回答内部做对比，不用庞大的价值网络；用 PPO 风格的策略更新，却把麻烦留给那些需要更多精细估计的场合。对于大部分只需要“简单判断对错、给点小奖励”就能搞定的任务，这个方法堪称完美。AI 训练成本差不多打了个对折，还能在复杂多变的任务里稳步提升。如果你还在为“做 AI 微调像在烧钱”而头疼，那
AI产品的爆火，让不少人都希望做AI产品经理。但不是那么容易的，光是AI领域的这些基础名词，你知道多少呢？DeepSeek实现信息整合和建议输出，Manus则直接具备独立完成复杂任务的闭环执行能力，从DeepSeek到Manus爆火，前后不足2个月，技术更新的很快。AI成为标配，产品经理也要持续更新迭代，在不确定的时代始终给自己一份确定感。进化指南系列从AI基础入门、应用实践、场景挖掘三个方面通俗
安装后运行软件，在任务栏确认在右上角出现这只 小羊驼🦙 图标点击Search models 搜索框，第一条就是 deepseek-r1 模型。这里我们发现了多个不同大小的模型，文件大小适配不同的设备DeepSeek R1提供多个版本，参数量越大，模型通常越强大，但也需要更多的计算资源。比如1.5B代表有15亿个参数。运行模型很简单：确定模型后，复制这条指令到终端里当进度条跑满时，恭喜，你的电脑已
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如DeepSeek、ChatGPT等）在各行业的应用越来越广泛，尤其是在政企、事业单位、医院、科研院所等领域，大模型正在成为提升效率、优化服务的重要工具。然而，如何让大模型项目成功落地，并解决实际业务问题，是每一个AI产品经理面临的挑战。本文将探讨AI产品经理在大模型项目中的核心作用，并提供一套可行的解决方案框架。
作为一个程序员，我必须承认，看到毕竟，现在的 AI 工具就像是 npm 包，动不动就冒出一个新框架，让人一边抱怨“怎么又要学新东西”，一边忍不住去试试。那今天，我们就一起研究一下，，看看它到底是不是“智商税”！QuantaLogic，听起来像是某个高端量子计算项目，但实际上它是个，专注于这三大领域。翻译成人话就是，它能帮你自动写文案、分析数据、甚至搞定一些重复性的工作，让你可以把摸鱼的时间再延长一
电脑mac mini m4使用的是deepseek做核心 需要修改代码 有点慢花费的也不多 几毛钱浏览器会白屏 是自动检测任务是否需要浏览器参与 不需要全程白屏感觉效果还是可以的搜集数据和整理数据的功能，但是官方推荐的还是使用chatgpt，在我的使用和体验当中也是响应最快最好的，在使用deepseek R1模型的时候因为是深度思考，使用的时间也相应的增加了不少结果还是比较满意的。我询问的问题但部
混合专家 (MoE) 是一种使用许多不同子模型（或「专家」）来提高 LLM 质量的技术。两个主要组件定义了 MoE：•专家：每个 FFNN 层现在都有一组“专家”，可以从中选择一个子集。这些“专家”通常本身就是 FFNN。•路由器或门网络：确定哪些令牌被发送给哪些专家。在具有 MoE 的 LLM 的每个层级中，我们都会找到（某种程度上专业的）专家。注意，我们这里提到的专家并不是专攻「心理学」或「数
在以下文章内容中识别出人名、组织机构、地点和日期：“近日，网曝热播剧《温暖的甜蜜的》剧中人物简历标注重庆科技学院，并称为大专学历。“”“这些研究表明，一些恐龙的大脑比先前预计的要大得多，这表明它们可能比我们想象的要聪明。“”” 这段文本，是消极情感的、积极情感的，还是客观中立的？改进后的空气动力学设计和更宽的底盘，提升了车辆的响应能力，使您能够更快、更自信地驶过弯道。请确认你的电子邮件以完成你的注
智能客服想必大家并不陌生吧，一个可以007且全年无休的任劳任怨的牛马！对于非技术人员，想要搭建一个AI智能客服，想都不敢想；那你们接着往下文看，。首先，本文会从以下几个方面进行介绍如何手搓AI智能客服●介绍coze（使用里面的DeepSeek模型）；●AI智能客服工作流搭建过程；●如何应用落地（技术可行性分析1.介绍cozecoze（中文名称：扣子是一个 AI 应用开发平台，字节跳动旗下的AI产品
R1模型更是通过纯强化学习实现了复杂推理能力，训练过程分为三个阶段，包括R1 Zero的强化学习训练、冷启动数据与推理能力增强以及最终的R1模型训练，还通过蒸馏技术提升了其他开源模型的性能。秉持“求是创新”精神，平衡创新与商业化，既注重技术研发，又关注市场需求。《DeepSeek：AI赛道的超级引擎》由InfoQ极客传媒与极客时间联合出品，多位专家从多维度深入剖析了DeepSeek，涵盖技术突破、
3 月 20 日，零一万物 CEO、创新工场董事长李开复博士接受了彭博社的专访。在访谈中他表示，DeepSeek 爆红出圈给整个中国大模型行业完成了实质意义上的市场认知教育，随着模型性能的提升与推理成本的下降，2025 年 AI-First B 端、C 端应用都将迎来爆发。另一方面，各地政府也对大模型展现出浓厚的兴趣，都在积极探索如何将 AI 应用到当地优势传统产业中，用产业大模型打造“新质生产力
在人工智能领域，模拟人类的思维方式一直是研究的核心目标之一。人类的思维可以分为两种模式：快速、直觉的“系统1”和缓慢、深思的“系统2”。近年来，大型语言模型（LLMs）在“系统1”式的快速决策中表现出色，但在需要复杂推理的“系统2”任务中却显得力不从心。然而，随着OpenAI的o1/o3和DeepSeek的R1等推理型LLMs的出现，这一局面正在发生改变。这些模型不仅在数学和编程等领域展现了专家级
随着人工智能（AI）技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）、代码生成和决策支持等领域取得了显著进展。然而，传统的LLMs在多步逻辑推理、抽象概念化和潜在关系推断等方面仍存在局限性。DeepSeek AI通过计算高效的架构，如DeepSeek Mixture-of-Experts（MoE）框架，解决了这些挑战，减少了推理成本，同时保持了性能。
用户问题 → 知识检索 → 提示词增强 → 大模型生成 → 结果输出与传统生成的区别：知识实时性无需重新训练模型数据安全性敏感信息不离域结果可控性通过检索结果引导生成方向。
大模型的上下文窗口是指大模型在处理和生成文本时，模型可以处理的token数。上下文窗口的大小直接影响模型在处理信息（用户提交的请求）时可以利用的前后文信息（在处理和生成文本时，模型能够看到和记住的文本片段的长度），或者生成回复时生成的token数量。在大模型中，一个token可以是一个汉字、一个字母、一个词或一个标点符号，因此上下文窗口表示模型在一次输入中可以处理的最大字符数或词数。更精确地说，这
在前两篇文章中，我们详细介绍了如何通过 vLLM 高效部署开源模型 GLM-4-9B-Chat 和 Qwen2.5，并分享了验证代码。这两款模型体量较小，使用单张 4090 显卡即可部署，且在企业实际应用场景中表现优异。本章将聚焦当前备受瞩目的开源模型 DeepSeek-V3。作为一款自称超越所有开源模型，甚至在部分能力上超过闭源模型的产品，DeepSeek-V3展现了惊人的潜力。
检索增强生成（RAG）是生成式 AI （GenAI）中的一类应用，支持使用自己的数据来增强 LLM 模型（如 ChatGPT）的知识。RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。HuggingFace 的是一个一站式的文本 Embedding
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。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG。
DeepSeek 的在线版和本地版各有优劣，选择哪种部署方式取决于用户的具体需求。在线版适合预算有限、数据敏感性较低的用户，而本地版则更适合对数据隐私、性能和合规性有高要求的用户。希望本文的分析能帮助您做出明智的决策。
炙手可热的AI，中国科技界的AI才俊DeepSeek一经面世，就令世人震惊。那么DeepSeek VS ChatGPT,究竟智商几何呢？全球AI模型的排名和发展不断变化，但根据当前的技术能力和广泛应用，以下是全球排名前十的AI语言模型（截至2025年）：1.GPT-4（OpenAI）：作为多模态模型，能够处理文本和图像输入，具有最强的生成、推理和理解能力。2.PaLM 2（Google DeepM
在当今数据爆炸的时代，作为产品经理，我们不仅要关注产品的功能和用户体验，更要学会从数据中挖掘价值，用数据指导决策。今天，我将分享五种产品经理在进行数据分析时常用的方法，这些方法将帮助你更好地理解用户、优化产品，并推动业务增长。
在内容编排上，该书更是匠心独运，全面而深入。它首先为我们铺设了实现数字孪生所需的计算与工程基石，诸如传感器、执行器、物联网、云计算等关键要素，这些要素如同数字孪生技术的血脉，为其注入了生命与活力。这些难点和重点在作者的笔下变得生动有趣，通过深入浅出的讲解和丰富的案例，让我们轻松掌握了这些关键技能，为我们在数字孪生领域的实践探索提供了有力保障。这些案例不仅展示了数字孪生技术的广泛应用前景，更为我们提
不懂数据分析的 growth hacker 不是好运营。近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次，且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么，我该如何定义并统计这个数据指标呢？1、定义学习这个行为。某些行为是单个事件，某些行为是多种事件的组合。xue.cn 用户的编程自学行为包括：完成某书一个章节的阅读、完成一道习题、获得一个成就、提交一次评论，完成一次心...
作为践行数字化转型的先行者，新疆机场集团高度重视数据治理的重要性，并经过综合比较后选择携手AMT企源进行合作，共同推进数据治理和PMO项目管理工作。作为专业的数据治理解决方案提供商，AMT企源将确保新疆机场集团数据的有效管理和价值最大化，助力集团在激烈的市场竞争和快速发展的信息时代中保持领先地位。
想不想让AI化身你的数据小助手？21世纪的数据就像一缸水泥,没有合适的工具,就会变得又重又难搬。过去我们靠人工标注、人工研判、人工决策,工作效率就像蜗牛爬楼梯。直到大模型带着"魔法棒"来了。它不仅能自动分类数据、智能检索信息,还能在1分钟内完成风控决策。就像给数据管理装上了"智慧引擎",让繁重的工作变得轻松自如。让我们一起来了解如何用大模型这根"魔法棒",搅动数据治理这缸"水泥",让数据工作变得既
综上，数字孪生绝对不是某种技术、某个方案、某种商业模式，而是一个生态圈，并且是开放的、协作的。数字孪生以数字化的形式在虚拟空间中构建了与物理世界一致的高保真模型，能够模拟对象在物理世界中的行为，监控物理世界的变化，反映物理世界的运行状况，评估物理世界的状态，诊断发生的问题，预测未来趋势，乃至优化和改变物理世界。5G通信技术具有高速率、大容量、低时延、高可靠的特点，能够契合数字孪生的数据传输要求，满
什么是数字孪生？它可以理解为一种技术，也可以理解为某种生态。数字孪生即指将物理实体映射至虚拟空间，进而协助完成预测、决策等动作。随着互联网的建设与发展，数字孪生在未来又会如何落地？
（一）研究背景国家发展改革委发布的《关于推进 “上云用数赋智” 行动 培育新经济发展实施方案》中，“数字孪生” 技术与云计算、人工智能等前沿技术一样，受关注程度上升到国家高度。近年来，在数实融合的大背景下，数字孪生以其全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力，正成为企业全面深化数字化转型的核心支撑技术之一。生成式人工智能（AIGC）则为人类社会打开了创造世界的大门，有望在各个领域带来生产力的革
为提高人工智能大模型全生命周期的价值和性能，推动大模型在各行各业落地应用，需要把以数据为中心的人工智能理念和技术贯穿于大模型全生命周期。在分析大模型数据治理的内涵特征、必要性、特殊性及重点内容等基础上，针对大模型的规划设计、预训练、评估、部署推理、运维监控、退役（迭代）等全生命周期关键阶段，分阶段确定数据治理的框架、对象、重点任务和技术策略，以期为大模型的数据治理提供全景式的逻辑框架和全流程的技术
随着人工智能技术的飞速发展，AI在各个领域的应用如雨后春笋般涌现，为产品创新带来了前所未有的机遇。然而，在这股热潮中，产品经理们也容易陷入一些关于AI的常见误区。这些误区可能会影响产品的设计、开发和落地，甚至导致资源的浪费和决策的失误。每个事情都是有边界的，对于AI的能力来说，同样是有边界的。举2个例子，医疗和教育。目前AI在这两个行业的融合应用已经有很多成功的案例，并且产生了比较好的效果。在教育
在人工智能领域，DeepSeek模型以其卓越的性能和创新的技术架构，成为2025年备受瞩目的焦点。DeepSeek不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，还在多个行业实现了落地应用，推动了智能大数据技术的发展。本文将详细解析DeepSeek模型的训练优化及数据处理的技术精髓。腾讯公司通过发布23张精心制作的PPT，向公众全面揭秘其旗下AI大模型DeepSeek的核心技术。这一举措旨在让技术爱好
掌握以上九个提问技巧，你将能够充分利用DeepSeek的强大功能，在学习、工作甚至副业赚钱的道路上走得更远。AI不仅能为你提供高效的工作支持，还能帮助你快速学习新技能，提升个人竞争力。通过精准提问、结构化描述、专业术语运用、分步提问等技巧，你可以让DeepSeek成为提高生产力、节省时间、增加收入的得力助手。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、
在大模型应用中，**如何保证答案的准确性和实时性** 一直是一个难题。尽管 LLM（Large Language Models）具有强大的生成能力，但它们的知识存在 **时间局限性**，并且容易产生“幻觉”（hallucination）。为了解决这些问题，**RAG（检索增强生成）** 方案应运而生。在 RAG（检索增强生成）中，检索机制负责获取相关信息，而 LLM 负责生成最终答案。DeepSe
DeepSeek在信息收集和总结方面也非常擅长。比如，教师要分析班级学生的考试情况，可以让它帮助处理相关数据，不仅能写出好的总结，还可以绘制一些漂亮的图。
工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。一个完整的工作流，必须具备开始和结束两个节点。Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。Workflow：面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据
知识蒸馏（Knowledge Distillation）本质上是一场深度学习的"师徒传承"革命。在真实的业务场景中，我们常常面临这样的矛盾：一个在超算集群上训练出的千亿参数BERT模型虽然准确率惊人，但根本无法部署在边缘设备的128MB内存中；或者一个基于ResNet-152的图像识别系统虽然效果卓越，但10秒/张的推理速度完全不符合产线质检的实时性要求。这时候，知识蒸馏就成为了连接模型性能与工程
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力结合的混合架构。其核心思想是通过检索外部知识库（如文档、数据库、网页等），弥补大模型静态训练数据的局限性；在生成答案时直接依赖检索到的证据，减少模型凭空编造内容的可能性，降低幻觉风险。RAG无需重新训练模型，仅需更新知识库即可适配不同专业领域（如医疗、法律）。类似将大模型视为一
DeepSeek一体机是为DeepSeek大模型本地化部署打造的集成化计算设备，它融合高性能算力硬件、DeepSeek系列模型算法框架以及行业应用软件，形成 “开箱即用” 的智能算力方案，具备诸多功能：支持多用户并发；可进行模型推理与训练，实现知识库管理和智能体开发；能够兼容国产芯片（如昇腾、海光、摩尔线程等）及操作系统，形成自主可控算力生态。不同型号的DeepSeek一体机在性能、功能、价格方面
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