大部分产品经理对大语言模型技术的能力并不足够了解，例如，他们可能会认为产品需要专注于某些垂直领域（场景），但对于大语言模型来说，只是专注某些垂直领域是完全错误的策略，因为大语言模型自身的优势就在于它的通用性。一年的惊艳热闹下来，「结合大模型的创新应用探索」并毫无意外受挫，因为大模型带来的，首先是大的交互范式变革，然后才是具体的产品设计思路，交互体验，开发模式等等——这一切都要重新思考和探索，但首先

大模型是指那些具有超大规模的神经网络模型，它们通常需要海量的数据和计算资源来进行训练和运行。这些模型的典型代表包括GPT-3、BERT、AlphaFold等，它们在自然语言处理、生物信息学等领域取得了显著的成就。与传统的小规模模型相比，大模型能够学习到更加复杂和丰富的特征，从而在多个任务和领域上展现出强大的泛化能力和适应能力。大模型正成为AI领域的下一个重要趋势，为产品经理提供了广阔的转型机会。通

1 可以通过 api 添加各种模型 2 上传文档就能本地新建知识库 3 各种 AI 工具直接打开 4 知识库配合 deepseek 3 ，加上 COT 提示词 效果不错 5 还能画图 6 有简单 Artifacts 功能，直接渲染代码 7 可以多个模型一起回答问题，就是样式是直接铺下来的。

DeepSeek：从入门到精通》是由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的余梦珑博士后团队精心撰写的一份专业文档。该文档以通俗易懂的方式，全面介绍了DeepSeek的使用方法，为用户提供了极具价值的指导。这份文档内容丰富，篇幅长达104页，涵盖了众多实用技巧。从避免AI幻觉的小窍门，到设计出色提示语的秘籍，每一页都凝聚着干货知识，让用户能够直接上手操作，快速掌握DeepSeek的精

在人工智能领域，大模型的研究正迅速发展，当前涵盖了很多个研究方向，每个方向都带有其独特的研究重点和挑战。下面给大家盘点几个比较热门的研究方向，主要包括检索增增强生成RAG、大模型Agent、Mamba、MoE、LoRA等，这些些研究方向旨在解决大模型在实际应用中的关键问题，提高性能和实用性。希望给正在找研究方向的小伙伴一些启发。

最近随着Deepseek的火爆，如何高效地整合海量数据与生成式模型成为了技术领域内的一大热点。传统的生成模型在回答复杂问题时常常依赖于预训练数据的广度与深度，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）则有效结合了检索与生成的优势，为各类应用场景提供了更为灵活、高效的解决方案。

春节期间，Deepseek发布R1 模型，在推理和数学方面超越OpenAI O1 模型，关键还免费开源。小编体验了一下，比如说关于电影神话故事的分析，制作美食等等内容，它都回答的游刃有余。网络上有很多教程，有专业的还有行业应用，那么今天就教大家从0到1怎么使用它。以及怎么本地部署。

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。今天这篇文章，就手把手带你从零微调一个大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。

近年来，以DeepSeek-R1、OpenAI o1为代表的大型推理模型（LRMs）展现出惊人的复杂问题解决能力。它们像人类一样通过“思维链”（Chain-of-Thought）逐步推导答案，但这种能力却带来了新烦恼——AI太能“碎碎念”了！

Deepseek-R1推出有一段时间了，其通过在线搜索回答问题的能力，在保证推理水平的同时提高了其实时性和可信度。但有些行业内的知识比较冷门，在搜索中无法找到，因此使用RAG技术的知识库，是对模型能力的一种补足。通过将检索和生成相结合，既保留了传统检索问答的可靠性，又获得了 LLM 的灵活性和自然表达能力。它能让 AI 始终基于最新的、可信的知识来回答问题，同时保持对话的流畅自然。