后训练阶段：针对指令遵循和对话能力，团队采用了创新的四阶段后训练流程：首先通过长思维链数据进行冷启动微调，接着运用强化学习提升探索与深度推理，然后融合思考与非思考模式，最后进行大规模通用能力强化学习，覆盖指令遵循、格式控制、Agent 技能等二十多个领域，全面提升模型的综合素质和安全性。Qwen3-30B-A3B是Qwen3-235B-A22B的蒸馏版本，Qwen3-14B、8B、4B等Dense

本地知识库通常包含企业或机构的私有数据（如内部文档、客户档案、行业术语库等），这些数据涉及商业机密或敏感信息，若依赖云端服务处理，可能面临合规风险或第三方泄露隐患。通过DeepSeek本地化部署，DeepSeek可直接在内部服务器访问知识库，确保数据无需离开本地环境，既符合数据保护法规，又能通过内网隔离降低外部攻击风险。本文将介绍如何通过Ollama实现DeepSeek的本地部署，并结合Cherr

Cursor 是一款集成了先进大型语言模型（LLM）的代码编辑器，其设计灵感来源于广受欢迎的 Visual Studio Code（VS Code），并在此基础上添加了强大的 AI 辅助编程功能。它支持多种先进模型，如 GPT-4 和 Claude 3.5，能够通过自然语言交互生成代码，帮助开发者快速解决问题。如果你熟悉VS Code，那么你可以无缝衔接Cursor；如果你熟悉PyCharm、Id

论文提出了基于强化学习（RL）的推理模型和。：完全通过大规模强化学习（无需监督微调/SFT）训练，展示了强大的推理能力，但存在可读性差、语言混合等问题。：在强化学习前引入冷启动数据和多阶段训练（SFT + RL），解决了可读性问题，性能与相当。开源贡献：发布 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 及基于 Qwen 和 Llama 的 6 个蒸馏模型（1.5B 至 70B），供研

想象你是一个刚学做菜的新手，想复刻米其林大厨的招牌菜。如果只告诉你最终味道（比如“酸甜适中”），你很难完美复制。但如果你能知道大厨做菜时的每个细节（比如火候调整顺序、调料配比、食材处理技巧），你就能学得更像。深度学习中的知识蒸馏（Knowledge Distillation）一个复杂的大模型（比如GPT-3、ResNet-152），性能强大但计算成本高。学生模型（Student Model）：一个

本地知识库通常包含企业或机构的私有数据（如内部文档、客户档案、行业术语库等），这些数据涉及商业机密或敏感信息，若依赖云端服务处理，可能面临合规风险或第三方泄露隐患。通过DeepSeek本地化部署，DeepSeek可直接在内部服务器访问知识库，确保数据无需离开本地环境，既符合数据保护法规，又能通过内网隔离降低外部攻击风险。本文将介绍如何通过Ollama实现DeepSeek的本地部署，并结合Cherr

如果您想深入探讨，如何将这个智能体无缝对接到您现有的数据库，解决您最核心的业务痛点，或者有任何关于技术合作、私有化部署的想法，我非常乐意与您交流。眼花缭乱，还极易出错。😩 作为市场负责人，你刚花掉50万预算办了场活动，想知道效果如何，却要填一堆数据需求单，然后在一周后拿到一份布满图表的复杂报告。它会瞬间理解你的意图，生成复杂的SQL，查询数据库，然后用你能听懂的语言，给你一个清晰、深刻、直达问题

同样，对于高维度的图像信息，可以将像素点之间的差异看作距离，这样得到的每个簇，都是像素点差异较小的图，简单来说，每个簇内是图像相似度较高的图像。kmeans算法是较为常见的聚类算法，不仅可以对二维的坐标点进行聚类，还可以对高维的图像信息进行聚类。Kmeans算法对初始质心的选择比较敏感，Kmeans++算法针对初始质心的选择做了改进，使得几个初始质心尽可能的远。其中，avg.jpg是质心，是簇内所

这引发了人们的推测，认为这些令牌是“用于内部思维链和检索/浏览集成的第一级钩子”。DeepSeek V3.1是DeepSeek V3首个小版本的更新，我们期待DeepSeek后续能够给我们带来更多的惊喜。尽管发布方式安静，但 AI 社区的反应迅速，立即引发了热烈的讨论和猜测。DeepSeek V3.1的模型权重已经在Hugging Face [1]上开源，但暂时没有更新模型卡，需要等待模型卡更新后

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