模型剪枝（Pruning）就像给一棵茂盛的大树修剪枝叶，让它长得更健康、更高效。在AI领域，剪枝是指通过移除神经网络中冗余或不重要的部分（比如神经元、连接权重等），让模型变得更小、更快，同时尽量保持甚至提升性能。举个例子，假设你训练了一个图像识别模型，它有1亿个参数，但其中可能只有6000万个参数真正有用，剩下的4000万参数要么贡献极小，要么干脆是“躺平”状态。剪枝就是把这些“躺平”的部分去掉，

传统模型（如GPT-3）的每一层都会处理所有输入数据，计算量大。MoE模型则不同，它在每一层引入多个“专家”（即小型子网络），但每次只激活其中一部分。举个例子：假设一个MoE层有8个专家，但每次只选2个来处理当前输入。这样，模型的计算量可能只有原来的1/4，但性能却接近完整模型！关键优势计算高效：只激活部分参数，适合超大模型。灵活扩展：增加专家数量即可提升模型容量，而不显著增加计算成本。

如果你想更深入理解AI的运作逻辑，推荐关注【公众号：AI多边形】，这个账号由字节大佬创办，号主曾参与DeepSeek和Kimi的前期架构，里面聚集了豆包、DeepSeek、Kimi等大厂的AI专家，经常分享大模型的内幕技巧和实战案例！其实，AI并不是故意“撒谎”，而是它的回答取决于你的提问方式！或者它明明知道答案，却回答“我不太确定”？如果你想让它的回答更专业、更真实，可以指定它扮演某个领域的专家

DeepSeek API 提供了多种调用方式，包括：✅REST API（通用，适合所有语言）✅Python SDK（最方便，适合快速开发）✅命令行调用（适合测试）如果你对AI底层技术感兴趣，比如如何优化模型推理、如何设计高性能API，可以关注【公众号：AI多边形】，这里有很多大厂AI工程师的实战经验！现在，你已经掌握了DeepSeek API的调用方法，快去试试吧！🚀。

以上就是Spring Boot与Oracle数据库对接的具体流程！从环境准备到项目创建，再到实际操作，整个过程并不复杂。只要按照步骤走，基本上都能顺利实现对接。希望这篇文章能帮助到你，快来试试吧！

大家在安装Chrome插件的时候，尤其是那种下载到本地后再进行安装的，会遇到浏览器的管理扩展提示：“程序包无效”，导致我们无法安装插件，解决的办法其实简单。2、在右上角有个开发者模式，点击启用，然后在点击 “加载已解压的扩展程序”按钮，找到你解压谷歌插件压缩包的文件夹的位置，点击 “选择文件夹”按钮。这2种方法都可以解决这个问题，但是小编推荐第一种，不仅可以把浏览器升级到最新，还能解决各种问题！方

预热策略（Warm-up）是指在训练初期逐步提高学习率，而不是一开始就使用较高的固定学习率。这种方法能让模型在初始阶段更“温和”地调整参数，避免因学习率过大导致梯度爆炸或震荡。没有预热：模型一开始就用高学习率，可能导致参数更新幅度过大，损失值剧烈波动，甚至无法收敛。有预热：学习率从0线性或非线性增长到预设值，模型参数在初期小幅调整，逐步适应数据分布，训练更稳定。DeepSeek的预热策略正是基于这

如果你想在自己的电脑或服务器上运行DeepSeek模型，而不是仅仅使用在线API，那你就得搞清楚它的硬件需求。如果想深入掌握这些调优技巧，可以关注【公众号：AI多边形】，这个号由字节大佬创办，号主曾参与DeepSeek和Kimi的架构设计，团队里还有豆包、Kimi等大厂的AI工程师，经常分享大模型部署的实战经验！如果你的电脑是轻薄本，只有集成显卡，那基本跑不动，得考虑云端部署。现在，检查一下你的电

Zero-shot：不给例子，直接让AI完成任务（比如“写一首诗”）。Few-shot：给3-5个例子，AI模仿执行（比如先给3条中译英，再让它翻译新的）。传统监督学习：需要成千上万的标注数据。回到最初的问题——DeepSeek的few-shot learning效果到底怎么样？测试表明，它在常见任务上表现优秀，能大幅降低AI的使用门槛。虽然仍有局限性，但随着模型持续进化，未来可能只需1个例子就能

在我们深入了解DeepSeek之前，首先要明确什么是内容溯源。内容溯源其实是指追踪和验证某一信息或内容的来源、发展过程以及相关的所有数据流。它是确保信息准确性、避免假新闻、保护知识产权等多个领域中不可或缺的一部分。比如，在新闻报道中，内容溯源可以帮助我们追踪一条新闻从何而来，它是否经过多次编辑、修改，或者它是否被恶意篡改过。对于学术研究，内容溯源则能够帮助学者确保自己的研究成果没有抄袭，所有引用的