推理大模型（如 GPT、PaLM、LLaMA 等）的核心算法原理围绕如何高效生成高质量文本或解决复杂任务展开。以下是关键算法的原理详解，从数学基础到实际应用逐步解析。

训练超大模型（如GPT-3）时，！：每个GPU都保存完整的模型、优化器状态、梯度，浪费显存。：梯度同步需要大量数据传输。：消除内存冗余，同时保持计算效率。将模型训练所需的（参数、梯度、优化器状态）到不同GPU上，每个GPU只保留一部分，需要时再通过通信获取。：如Adam中的动量（momentum）、方差（variance）。：反向传播后的梯度。：模型的权重。

你每做一个动作（比如加盐、开大火），都会得到一个“好不好”的反馈信号（奖励或惩罚）。他给你一大堆“菜的照片”（输入）和对应的“菜名标签”（正确答案）。比如聚类，分多少组合适？：用神经网络来近似复杂的“价值表”或“策略”，处理像游戏画面、机器人控制这样的高维输入。：比如把绿色的蔬菜放一堆，红色的肉类放一堆，或者把适合做沙拉的食材和适合炖汤的食材分开。：把相似的数据点分组。：发现数据中的关联规则，比如

他们负责为AI提供高质量的“种子”和审美范式，并处理AI无法完成的顶级创意需求。

作为一名AI产品经理，正站在技术与商业的前沿。这个角色不仅需要传统产品经理的核心能力，更要求深入理解AI技术的边界与可能性。以下是你需要掌握的知识体系及清晰的进阶路径。

技术层：掌握AI工具链（LangChain、MLflow），理解模型局限性（如幻觉问题）。思维层：从“解决问题”转向“定义问题”，利用AI放大创造力。伦理层：建立AI系统的可解释性评估机制，规避算法偏见。AI不是替代IT行业，而是将其推向更高维度的竞争——从“代码实现”升级为“智能设计”。正如Linux之父Linus Torvalds所言：“AI不会取代程序员，但会用AI的程序员会取代不用AI的人

Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下 Lookalike 人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。

本地部署是指将DeepSeek的模型和服务部署在用户自己的服务器或本地机器上，而网页版则是通过浏览器访问的在线服务。我们接下来将从数据隐私、成本、定制等多方面评估一下本地部署与网页版的区别。现在网上很多文章都是建议大家去做本地部署，我觉得无论是个人还是企业，都要根据自身的需求综合评估后再做决定。return deepseek_web_api.call(request)# 走网页版API。：模型量化

本地部署是指将DeepSeek的模型和服务部署在用户自己的服务器或本地机器上，而网页版则是通过浏览器访问的在线服务。我们接下来将从数据隐私、成本、定制等多方面评估一下本地部署与网页版的区别。现在网上很多文章都是建议大家去做本地部署，我觉得无论是个人还是企业，都要根据自身的需求综合评估后再做决定。return deepseek_web_api.call(request)# 走网页版API。：模型量化

TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能，通过等技术，显著提升模型在 GPU 上的推理速度。以下是其核心原理及代码实现。