DeepSeek，简单说就是个超厉害的语言模型。它通过学习大量的文本数据，学会了如何理解和生成人类语言。这就像给电脑装上了“读心术”，让它能够猜出你想表达啥，并且还能给出相应的回答。不过呢，它也不是万能的，有时候也会犯迷糊，这就需要咱们使用者多动脑子去引导它了。想让DeepSeek成为某个领域的专家？试试自定义知识库吧。首先收集相关领域的文档、论文等资料，然后通过DeepSeek提供的API上传这

在上篇中，讲解了本地部署deepseek，假设代码开发过程中，接入本地部署的deepseek会不会更加起飞呢。本文带领大家解密，如何使用本地部署deepseek.第一步：pycharm安装CodeGPT插件，在设置中plugins中搜索codegpt，搜索后，然后点击去下载插件可能下载比较慢，我们耐心等待即可。下载成功后，可以重启下pycharm即可，完成后第二步配置deepseek。

在人工智能技术飞速发展的今天，掌握前沿的 AI 工具已成为提升个人和企业竞争力的关键。今天，我们为大家带来一份深度解析与资源推荐——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出品的《DeepSeek：从入门到精通》。这份长达 104 页的报告，将带你全面了解 DeepSeek，从基础概念到高级应用，助你在 AI 领域更进一步。

这里不过多解释，毕竟我们只是使用而不是实现。简单来说 LLM使用不同工具时，以前需要同时修改模型和工具，因为各工具的API数据格式不统一，导致适配成本高、功能添加慢。MCP协议统一了数据格式标准，规定了应用向LLM传输数据的方式。任何模型只要兼容MCP协议，就能与所有支持MCP的应用交互。这将适配工作从双向简化为单向（仅应用端），且对于已有API的应用，第三方开发者也可基于其API进行MCP封装适

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、面试题等，资料免费分享！

在当今信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）技术的飞速发展为人们提供了前所未有的便利和智能体验。然而，随着大规模预训练语言模型（LLM）的兴起，开发者和消费者们也逐渐发现 LLM 的局限性，并由此诞生了许多解决方案。本文将探讨LLM局限性的来源、影响以及如何使用LangChain作为一种解决方案，为克服相关难题。上面我们已经看到了LangChain直接调用OpenAI接口的示例，下面我们来介绍一下

2024最wow的AI生图工具出现了！对“青春纪念手册”下手，你就说这味儿正不正宗：不信谁没有，谁也别说谁。别着急，下一秒“啪”的一下：……什么情况？这，就是最近摄影圈不少人都在玩的AI修图神器——。据说，无需事先上传多张图训练专属模型，打开直接上传一张图随便P。最近它还快速迭代升级了一波产品，圈子里更热闹了。有网友试过后直呼内行，毕竟用它来应对顾客的奇葩需求简直不要太。像是服务丝巾阿姨这类客户，

Github项目上有一个[大语言模型学习路线笔记]，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。

中文问题，中文回答。最近，Meta 推出了 Llama 3，为开源大模型树立了新的标杆。和以往的原始 Llama 模型一样，Llama 3 对中文的支持效果欠佳，经常会出现你用中文提问，它用英文或中文+英文回复的现象。因此，要想让国内用户用上该模型，开发者还需对其进行微调。最近，在 Github 以及 HuggingFace 平台上，我们已经陆陆续续地看到了一些这样的项目，比如 llama3-Ch

2024 上半年， OpenAI 的成果从世界模拟器 Sora，到首个实现多模态 in 到多模态 out 的 GPT-4o ，仍在强势推进着迈向 AGI 的节奏。面对技术上的差距，追赶 OpenAI ——是这场人工智能革命浪潮发展至今， AI 界仍在追求的目标和努力的方向。但其实，当下的 AI 技术尚处于高速迭代的过程，依然有非常多有挑战性的问题没有被解决，而其中的研究趋势和范式也不一定只有 Op