我就遇到了比如 fastjson 版本，okhttp 版本，调整版本调了好久，当然如果你是新项目，建议直接升级为最新版本。其实 deepseek4j 远不止这些能力，你甚至可以接入其他第三方的 API，比如硅基流动，比如火山引擎。讲真，一开始我还打算手搓一个 DeepSeek 集成 SDK，但后来一想，有这么惊艳的方案为啥不用。目前如果你的项目使用的是比较老的版本，会有很多版本不兼容的问题，

然后你只需要等待个几分钟，AI 开发团队就会自己分工，但是第一步他会先明确需求，然后制定开发机会，然后等一切确认好后，就会开始开发了。这就算是个开发，说实话，开发这样一个产品，也得花费个把小时吧，现在好了，AI 开发团队哗啦啦的几分钟就给开发出来了。太牛了，Alex 不愧为程序员界的扛把子，哗啦啦几下子就完成了游戏的开发，然后就给 TL 交差了。这简直太牛逼了，说实话，我看了官方的这段介绍视频，疯

大家好，我是苍何。继本地部署完 DeepSeek 后，我发现效果并没有想象中出彩，我本地的 AI 没有变成人工智能，偶尔还成了人工智障🐶。原因都懂，算力就摆在这，况且我电脑还在裸奔😂。于是之前给大家留的坑，本地训练知识库，就一直耽搁着。正当我满脸愁容时，偶然看到我随即吐了一口老痰，起身赶紧出了这一篇教程，给大家分享。在放教程前，不禁要灵魂拷问下自己？为什么要用 DeepSeek 介入个人知识库

越来越有意思了！！

爆肝实测主流大模型的编程和Agent能力

好强的提示词工具

但如果是我们程序员来开发，依旧也会有 bug 啊，没有 bug 的代码是不完美的，同样，AI，至少现阶段的 AI 也是有不完美的。这个效果非常棒，GLM-4.5 主动去网上查了王者和各个英雄相关的信息，包括英雄的图片、技能，然后设计排版，做成了 PPT。这一次，GLM-4.5 让人足够惊喜，甚至远超预期，而且，智谱他们居然开源了 GLM-4.5，当国外的大模型公司还在卷价格。好了，接下来是重头戏，

学习使我快乐！

除了豆包新模型体验外，我还动手体验了一把 AI 硬件开发，从安装服务，到配置烧录设备，再到最后运行，体验感拉满，见识到了大模型和硬件结合碰撞出的火花有多震撼。不得不说，方舟平台的服务还蛮多的，直接可以选择对象存储 TOS、函数服务、日志服务，以及 API 网关，对于一站式快速开发 AI 应用来说，可以说，很方便了。最终完成子任务的执行，并返回一份执行结果报告。第二种方式，在火山方舟控制台侧边栏，选

先熟悉下这个新的 AI 硬件产品吧。字节的这个 AI 硬件是火山引擎 RTC 与嵌入式芯片厂商合作内置一站式解决方案，通过在芯片侧集成先进的音频处理（包括自动唤醒功能、音频 3A 等）。在云侧深度整合大模型、语音识别、语音合成、 Function calling、知识库等技术，快速实现用户与硬件之间流畅、自然、真人感觉的实时通话功能，在智能玩具、智能家居、智能穿戴设备、智能教育设备、AI 机器人等