企业办公自动化（OA）和企业资源计划（ERP）系统被认为是Agent技术最先落地的B端应用场景，其核心逻辑在于这两类系统天然承载了企业业务流程和数据资源，为Agent的自动化与智能化提供了基础支撑。因为OA（办公自动化）和ERP（企业资源计划）系统是企业数据交汇的核心平台，天然具备与AI Agent结合的场景适配性。例如AI Agent可以自动化流程处理，自动完成审批流程、合同审核、数据录入等重复

RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）引擎，旨在通过结合信息检索和生成式 AI 的优势，解决现有技术在数据处理和生成答案方面的挑战。

在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，山东大学携手DeepSeek团队，正式发布《DeepSeek应用与部署技术白皮书》，全面解析大模型在各行业的落地路径与创新实践，为企业和机构提供智能化转型的“技术指南针”！1.DeepSeek-R1模型参数规模高达6710亿，在数学推理、编程任务等复杂场景中表现优异，性能对标国际顶尖模型，但成本仅为同类产品的三分之一。其创新的双轨训练机制（长思维链微调+无监督强化学

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最近wps的灵犀也接入deepseek R1模型,真的六的一批。真的输出全靠嘴。本篇分享俩个比较实用的操作:1.在wps手动部署deepseek R1模型2.如何使用wps的灵犀功能实战步骤直接点击下载到本地即可双击打开,选择同意协议,点击下一步选择安装路径，可以直接默认或者自定义选择打开word看效果，点击完成会自动打开wps，你会看到这个页面,这个是操作文档可以,有问题看这里足矣解决左上角点击

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提到DeepSeek，大家总会谈到Mixture-of-Experts（MoE）这个架构，今天我们就来聊聊MOE 架构有何过人之处，是怎么让DeepSeek在AI上一路“狂飙” 的。

DeepSeek蒸馏技术是一种基于知识蒸馏的模型压缩方法，旨在将复杂的大型模型（教师模型）的知识迁移到更小、更高效的模型（学生模型）中。与传统的知识蒸馏相比，DeepSeek蒸馏技术通过引入多任务学习、自适应蒸馏机制和数据增强等策略，显著提升了学生模型的性能和泛化能力。

DeepSeek的多头隐式注意力（MLA）技术，凭借其创新的低秩分解方法，极大地提升了大规模AI模型的效率和性能。无论是从内存优化、计算加速，还是从推理效率到模型训练的每一个环节，MLA都为AI领域提供了一种崭新的解决方案。随着这一技术的不断发展与成熟，AI模型的性能和应用场景将迎来前所未有的突破。深刻的技术创新、显著的工程优化、广泛的应用前景，这些因素将推动DeepSeek MLA成为大规模AI

自 DeepSeek-R1 发布以来，迅速风靡全球，如今已晋升为国民级产品。此后，全球范围内掀起了一股复现 DeepSeek-R1 的热潮，其中不乏一些亮点纷呈的优秀项目。本文将对这些开源项目中的亮点复现工作进行汇总。