新版 DeepSeek V3 的一手实测大家都看了没？(猛戳回顾👉)[刚刚，DeepSeek悄悄更新，一手实测来了]毫无疑问，DeepSeek V3 这波更新，可绝对是个里程碑。全球 AI 格局注定要被颠覆，谁也阻挡不了，毕竟这是国运级 AI。那种久违的又激动、又紧张的感觉，回来了！今天官方在公众号发布了文章。不出所料，跑分和昨天实测一样，数学和代码的跑分超越了 GPT-4.5 和 Claude

AI 大模型应用开发作为新兴领域，不断出现新的技术：**LLM、Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning、MCP** 等，本文聚焦 AI 大模型应用开发，带领大家入门，带领大家了解 AI 大模型应用开发的全攻略。

复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）近期发布了一篇长达86页的综述论文，全面梳理了基于大型语言模型（LLM）的智能代理（Agent）现状。论文从AI Agent的历史出发，详细探讨了LLM-based Agent的背景、构成、应用场景以及代理社会等关键问题。作者们提出了一个由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成的智能代理框架，并深入分析了每个部分

摘要 本文旨在帮助非AI背景的开发者理解大模型应用开发的核心要点。文章指出，参与大模型开发无需深厚的数学基础，关键在于掌握应用开发流程和核心能力。主要内容包括： 大模型应用架构与传统应用类似，LLM只是一个下游服务 常见应用场景：文生文、文生图、图生图、文生视频等 与大模型协作的关键：Prompt Engineering，包括Zero-shot和Few-shot方法 程序员机会：AI Agent开

当哪吒在闹海宫犯下错误后，太乙真人不仅惩罚他，还教导他正确的力量运用方法。类似地，RLHF不只是惩罚模型的不良输出，还通过强化学习算法引导模型产生更符合人类期望的回应。

本文详细介绍了从零开始训练大语言模型的全过程，包括预训练、监督微调、奖励模型和强化学习四个主要阶段。预训练阶段通过自监督或无监督学习，利用大规模无标签文本数据，使模型掌握语言的基本规律和结构。监督微调阶段则通过特定任务的标注数据，进一步优化模型在具体任务上的表现。奖励模型和强化学习阶段则通过反馈机制，进一步提升模型的生成质量和适应性。文章还详细阐述了每个阶段的数据准备、训练目标和具体流程，为读者提

*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

本文探讨了大规模AI模型的核心特点与应用实践。大模型是指基于深度神经网络、拥有数十亿甚至上百亿参数的学习系统，具有海量参数、高计算需求和多模态支持等特性，在NLP、计算机视觉和推荐系统等领域表现卓越。文章通过BART模型文本摘要、ResNet18图像分类和MLP推荐系统等代码示例，展示了具体应用场景。同时指出大模型面临的训练挑战，包括资源消耗大、数据处理复杂等问题，并提供了基于PyTorch分布式

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一、关于DeepSeek公司及其大模型*1.1 公司概况*DeepSeek 2023年7月成立于杭州，是幻方量化旗下的子公司，全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。“成立时间才一年多”、“最近推出的V3已经能和OpenAI的4o媲美”、“训练成本不到600W美元”、“API定价仅是国内其他头部厂商几十分之一”、“APP已经在中美APP store登上免费应用榜首”；