近期，斯隆奖得主马腾宇和Google Brain推理团队创始人Denny Zhou合作，提出了一项引人注目的数学证明：只要思维链（CoT）足够长，Transformer就有能力解决各种复杂问题。这一发现引发了广泛关注，因为它为Transformer模型在推理算力方面的Scaling Law揭示了巨大的潜能

本文详细介绍了vLLM大模型在三种分布式推理场景下的部署方法：单GPU、单节点多GPU张量并行以及多节点多GPU结合张量并行与流水线并行。文章提供了具体部署命令示例，包括单节点2/4 GPU配置和多节点环境下使用multiprocessing/Ray两种运行时的配置方法。通过实例演示了参数设置和节点配置，为开发者高效部署大模型推理服务提供了实用指导。最后还提供了AI大模型学习资源获取方式。

本文详细介绍了vLLM大模型在三种分布式推理场景下的部署方法：单GPU、单节点多GPU张量并行以及多节点多GPU结合张量并行与流水线并行。文章提供了具体部署命令示例，包括单节点2/4 GPU配置和多节点环境下使用multiprocessing/Ray两种运行时的配置方法。通过实例演示了参数设置和节点配置，为开发者高效部署大模型推理服务提供了实用指导。最后还提供了AI大模型学习资源获取方式。

大模型，如今堪称AI界的「吞金巨兽」。从写诗到解题，从对话到编程，它们几乎无所不能，但动辄千亿甚至万亿参数的规模，让部署成本高得离谱。以FP16精度部署的DeepSeek-R1 671B为例，推理时大概需要1342GB的显存，如果是32GB 5090显卡，需要整整42张！为了降低成本，天才工程师们想出了后训练量化（Post-training Quantization，PTQ）的方法， 它能够在有限

“DeepSeek大模型一体机行业深度：驱动因素、行业现状、产业链及相关公司深度梳理”。私有化部署凭借物理隔离、数据闭环、自主管控、定制服务等特征，正成为政企部署 AI 大模型的主流选择。DeepSeek 的技术创新显著降低了私有化部署的模型和算力门槛，有望解决政企落地 AI 应用的部分痛点难点问题，进一步推动政企私有化部署需求提升。

这篇文章系统调研了大模型知识蒸馏技术，将其分为黑盒（仅访问教师模型的输入输出）和白盒（可访问中间状态）两类。介绍了代表性文献，包括综述研究和具体实现方法，如DeepSeek-R1的黑盒蒸馏和DistilQwen2.5的黑白盒结合方法。还讨论了蒸馏效果的量化评估方法，内容全面覆盖知识蒸馏的理论基础、技术分类、实践案例和评估方法，适合研究者和开发者学习参考。

打不过就加入，英伟达官宣：DeepSeek R1现已正式上线英伟达NIM平台，成为英伟达人工智能企业软件平台的一部分。说什么不重要，重要的是行动够快。DeepSeek打破了英伟达的算力神话，引起整个AI圈的轰动。然后，今天就给大家介绍一下DeepSeek到底该如何使用，让大家更快的掌握DeekSeek使用方法。

本文详解AI大模型与Agent开发工程师职业前景，介绍大模型作为"大脑"、Agent作为"手脚"的协同关系，分析从传统AI到Agent系统的技术演进路径。详细列举开发工程师、算法专家和架构师等岗位分类及薪资范围(20K-75K)，说明适合的专业背景，强调这是一个不看背景只看能力的领域，为想入行的人提供全面指导和发展方向。

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行

鉴于Meta收购Manus的消息甚嚣尘上，我们发现Manus这家公司在被收购之前，对外作出了一场公开演讲，Manus AI联合创始人兼首席产品官张涛，在10月29日新加坡企业发展局主办的SWITCH大会上，分享了对于智能体的理解。