文章详细解析企业级大模型平台的三层架构：智算底座解决算力、存储、网络等基础设施；模型层实现模型统一管理、调优和推理服务；应用层通过开发平台将AI能力落地到业务场景。强调企业应从底层开始构建，避免模型管理混乱、算力使用低效等问题，并提供从试点到统一平台的落地建议，助力企业真正实现大模型价值转化。

摘要： 智能体的反思模式通过“执行-评估-优化”闭环实现自我纠错，提升输出质量。其核心是让智能体主动评估初始输出（如事实准确性、逻辑连贯性），并通过迭代优化改进结果。采用“生产者-批评者”双智能体模型能增强评估客观性，生产者负责生成内容，批评者专司审查。反思模式适用于复杂任务（如报告撰写、代码生成），可减少人工修正成本，实现智能体“自我进化”。开发者需注意明确评估标准、设定终止条件及平衡效率与质量

大模型微调是在预训练模型基础上使用特定领域数据进行二次训练，以提升特定任务表现的技术方法。其核心优势包括提高任务准确性、防止过拟合、降低训练成本和增强领域适应性。技术路线主要分为全参微调(FPFT)和参数高效微调(PEFT)，以及监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)两种训练流程。其中PEFT通过新增参数、选择参数或参数重构等方式实现高效调参，典型方法包括LoRA、Prefix Tuni

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。