今天来讲讲，本地部署DeepSeek一个重要应用场景：搭建AI知识库。知识库的好处好处1：数据在本地电脑上，保护数据安全和个人隐私，对于企业来说尤为重要。好处2：通用大模型（比如ChatGPT）缺少垂直领域的知识，每次前提问都需要提供背景信息，上传相关资料，才可以得到相对高质量回答。而本地模型+知识库的模式，简单的提问就可以很容易得到垂直定制化，且精准的高质量回答。好处3：使用时间越长，知识库越丰

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

2025 年，站在时代的前沿，一场由科技驱动的变革风暴正以排山倒海之势席卷而来，而 AI 无疑是这场风暴的核心力量，将重塑我们生活与经济的方方面面。今天，我们一起来深度剖析以下2025 年的八大预测以及八大风口，助你抢占先机，开启财富与成长的新征程。

DeepSeek-V3现在已经可以在官方平台上直接测试了，代码也是完全开源的，可以随时下载。国外的AI爱好者们都已经开始尝试了，有人甚至把4个或8个M4 Mac mini叠在一起运行DeepSeek V3。还有开发者用DeepSeek-V3创建了一个AI公司logo风格的小行星游戏，只要几分钟很快就搞定了。总的来说，DeepSeek V3的发布，只用了较低的成本就可以超越现有的一些大模型，并且能够

最近研究了一下大模型相关的内容，决定从互联网的转行做大模型推理工程化相关的工作。所以简单说说我在这个决定中的思考过程。我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平, 就这么一直干着似乎也没什么问题。但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比，不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决于市场对于这个岗位有没有需求。但是推荐算法今年的情况就是，流量增长见顶，需求萎

模型在高层次上有两种不同类型的模型：语言模型（language models）和文本嵌入模型（text embedding models）。文本嵌入模型将文本转换为数字数组，然后我们可以将文本视为向量空间。在上面这个图像中，我们可以看到在一个二维空间中，“king”是“man”，“queen”是“woman”，它们代表不同的事物，但我们可以看到一种相关性模式。这使得语义搜索成为可能，我们可以在向量

在AI工具百花齐放的今天，DeepSeek凭借其强大的智能搜索与生成能力，已成为许多职场人、学生和开发者的效率利器。但你真的了解它的全部潜能吗？本文将从基础操作到高阶技巧，带你解锁这个工具的完整使用方法！一、基础必会：3分钟掌握核心功能1. 精准提问的黄金法则①直接需求+场景说明：用`“我需要用Python分析Excel销售数据，请生成包含折线图绘制的完整代码，要求标注注释”`代替"帮我写代码"

大家好，今天给大家推荐一本大模型应用开发入门书籍《大模型应用开发极简入门》，本书对很多AI概念做了讲解和说明！朋友们如果有需要 《》，​。

真的想入门大语言模型，只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去，还是要靠自己的了！如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看，那就要看一下这门技术需要什么。这些东西我们假定你都已经会了，或者熟练使用了。如果不熟，我建议你自己再学习一下。尤其是数学的几个基本公式，是要学会的。我列一下吧。

想象一下，你有一个超级学霸朋友，他不仅读过图书馆里所有的书，还能瞬间总结知识点，甚至帮你写论文、设计PPT……这就是大模型！大模型，全称“大规模预训练模型”，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。这类模型通过海量数据的训练，能够理解和生成人类语言，展现出接近人类的对话和推理能力。