部署大模型服务，看似简单，实际中会遇到各种资源限制、依赖问题、性能瓶颈⚙️。本篇用实际操作🔨，从 Docker 到 Kubernetes、从环境搭建到 Java接入，帮助你完整掌握部署流程。记得：资源监控🖥️、异常处理机制💣、并发优化🚀，这些都是上线后要长期关注的！

通过DeepSeek和Kimi的结合使用，我们可以轻松实现PPT的快速生成，大大节省时间和精力。这种方法特别适合那些需要在短时间内完成高质量PPT制作的用户。开启深度思考模式和使用Markdown格式是提升内容质量的关键。如果你对这种方法感兴趣，不妨亲自尝试一下。如果有任何问题，欢迎随时交流。希望这个方法能帮助你提高工作效率，告别熬夜加班的日子。如对本文内容有任何疑问、建议或意见，请联系作者，作者

大家好呀～我是你们的默语博主 🗣️✨！今天继续跟大家聊聊大家关心的知识库管理话题～在上次文章里我们揭示了 DeepSeek 部署本地知识库的各种烦恼，现在再来带大家深度解析这些痛点，并分享更多关于的实战技巧，让你轻松玩转智能知识库 🚀🤖！✍大家好，我是默语，别名默语博主，擅长的技术领域包括Java、运维和人工智能。我的技术背景扎实，涵盖了从后端开发到前端框架的各个方面，特别是在Java 性能

摘要：本文介绍了如何通过提示词复现大语言模型(LLM)的意图识别过程，重点解析了输入解析的三个关键部分：语言理解、意图识别和上下文分析。文章以设计AI辅助学习系统为例，详细阐述了从明确目标、核心功能设计到技术实现与持续优化的完整流程，并提供了系统架构示意图。通过提示词系统可模拟LLM的意图识别机制，包括并行扫描、概率评估、动态建模等步骤，为深入理解LLM内部逻辑或改造模型提供参考。

2025 年国庆前夕，DeepSeek 再次“无预警放大招”，发布了全新通用模型该版本基于持续训练而成，核心创新在于引入了，显著提升了模型在长上下文任务中的训练与推理效率。

摘要： AI技术为程序员撰写技术文章提供了高效辅助工具。本文探讨了AI在文章创意生成、大纲构建、内容填充、质量检查及SEO优化等方面的应用，并强调合理使用AI以平衡效率与质量。建议结合代码示例、图表、LaTeX公式等丰富文章表现形式，同时保持个人技术见解，避免过度依赖AI导致内容同质化。通过AI与人工的结合，程序员可高效产出兼具深度与可读性的技术文章。

什么是 AI？AI 发展历史

PyTorch = 学术界宠儿，灵活易用；TensorFlow = 工业级霸主，部署生态完整；MindSpore & PaddlePaddle = 国产新星，适合国产化和中文场景；JAX = 科研计算利器，但门槛高；其他框架各有 niche（小众应用），但长期趋势是大模型生态整合。👉未来趋势框架会逐渐融合与互操作（ONNX已是方向）；大模型需求推动分布式、异构计算支持；国产框架会在政策与产业推动

深度求索与寒武纪联合发布DeepSeek-V3.2模型架构，并开源vLLM适配代码。该版本在V3.1基础上引入稀疏注意力机制，优化长文本处理效率。寒武纪同步完成适配并开源推理引擎，展现中国AI企业深度协同。专家分析，这种快速适配表明双方早有技术合作，共同推动大模型应用落地，降低长序列场景下的计算成本。此次合作被视为中国AI产业协同创新的典范。

从年初的 DeepSeek 到如今的 GLM-4.6，国产大模型正在快速“补齐三角”：代码推理、长文本、工具链调用。过去的短板正被逐一抹平，甚至在成本与落地速度上反超海外同行。曾经的“追赶”，如今已变成“并跑”；而下一个版本号，或许就是超越的分水岭。