Chatbox AI精准定位为“全场景智能助手”，旨在为不同行业、不同需求的用户提供一站式、全方位的智能支持。无论是自媒体创作者渴望在内容红海中脱颖而出，编程开发者追求高效编码与快速调试，产品经理寻求精准洞察与优化策略，还是教育、金融、医疗、法律等领域从业者面临的专业挑战，Chatbox AI都能凭借其强大的功能矩阵，成为用户应对复杂工作场景的得力助手。它不仅仅是一个简单的工具，更是一个集成了多种

AI能帮你“搭积木”，但不能替你“拼出城堡”。真正学会Java，还得靠你多动手写代码、多思考逻辑——AI只是让这个过程从“举着重物爬山”变成“推着小车爬坡”，轻松一点，但路还得自己走。试试这些工具和方法，你会发现：Java学习真的可以像搭积木一样简单有趣。现在就打开IDE，让AI陪你写出第一行Java代码吧！·基于Servlet 4.0/Java SE 15，对代码进行了重新审阅与更新。

本文详细探讨了DeepSeek的7大提示词技巧，从基础方法到高级策略，帮助你全面掌握这一强大语言模型的使用之道。无论是提升工作效率，还是探索AI创作的无限可能，这些技巧都能为你提供有力支持。随着技术的不断进步，DeepSeek还将带来更多可能性，让我们一起期待并持续探索吧！本文摘编自《高效使用DeepSeek》（书号：9787111778769），经出版方授权发布，转载请保留文章来源。卢森煌，资深

MoE架构最早于1991年提出，旨在通过引入多个“专家”模型来提升深度学习模型的性能和效率。传统的MoE架构存在知识混合与冗余问题，导致“专家”的重复工作、浪费计算资源。而DeepSeek的MoE架构则通过一系列创新解决了这些问题。RL推理是通过强化学习来引导模型发展出类人的推理能力，而非单纯的语言生成能力。DeepSeek的RL推理以R1系列为代表，R1并非从零开始训练，而是基于DeepSeek

DeepSeek（深度求索）作为聚焦大语言模型研发的AI企业，由幻方量化于2023年7月正式创立，其技术演进路径围绕模型规模突破与推理效率优化双主线展开，形成了以DeepSeek-V3和DeepSeek-R1为核心的产品矩阵。本书是系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，结合数据、信息、知识、智慧、意图白盒测评这一前沿理念，详 细阐述如何在大模型时代实现模型选取、定制优化与多模型协同，从而打造出

Vue.js项目开发全程实录》精选Vue.js开发方向的10个热门应用项目，实用性非常强。这些项目包含：智汇企业官网首页设计、贪吃蛇小游戏、时光音乐网首页设计、游戏公园博客、电影易购APP、淘贝电子商城、畅联通讯录、仿饿了么APP、仿今日头条APP、四季旅游信息网。本书从软件工程的角度出发，按照项目开发的顺序，系统而全面地讲解每一个项目的开发实现过程。体例上，每章聚焦一个项目，统一采用“开发背景→

DeepSeek是一个专注于AI模型开发与部署的平台，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的模型转换与优化。它能够将复杂的AI模型高效地部署到端侧设备上，满足实时性与资源受限场景的需求。本书以讯飞星火认知大模型为例，全面系统地阐述其基础知识、操作方法与技巧，以及相关实战案例。全书共分为12章，第1章为新手入门篇，为读者铺垫了讯飞星火认知大模型（以下简称讯飞星火）的基础知识

Agent经典定义为“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对其环境产生行动的事物”。[9]在AI领域，Agent被赋予了更强的智能特性，包括自主性、反应性、交互性、学习/适应性和主动性等。[10]自主性：能够在没有人类或其他Agent直接干预的情况下，独立控制其内部状态和自身行为。反应性：能够感知其所处的环境，并对环境中发生的变化及时做出响应。交互性：能够通过某种Agent通信语言(ACL)

Agent经典定义为“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对其环境产生行动的事物”。[9]在AI领域，Agent被赋予了更强的智能特性，包括自主性、反应性、交互性、学习/适应性和主动性等。[10]自主性：能够在没有人类或其他Agent直接干预的情况下，独立控制其内部状态和自身行为。反应性：能够感知其所处的环境，并对环境中发生的变化及时做出响应。交互性：能够通过某种Agent通信语言(ACL)

本书是一本系统讲解DeepSeek源码及其核心实现原理的技术指南，内容覆盖了从基础概念到高级应用的全流程知识。全书共7章，结构层层递进。第1章对DeepSeek进行了全面概述，帮助读者构建对DeepSeek系统的整体认知。第2章聚焦于环境搭建、代码获取与模型部署接入，为后续深入研究提供基础。第3章深入探讨了MoE（混合专家模型）的基本原理、功能模块与优化技术。第4章详细解析了DeepSeek-V3