摘要： DeepSeek大模型以“自我帮助”为核心登上《Nature》封面，成为首个经同行评审的大模型研究。团队公开全流程细节，仅用600万美元（行业预期的1/10）实现突破，证明AI技术可民主化。其创新包括：1. 拟人化训练，通过“名师带徒”到“自我突破”四步培养模型推理能力；2. 精准奖励机制，分阶段设计规则避免模型“偏科”；3. “慢思考”能力，模型输出中推理词汇显著增加，复杂任务性能提升4

本文介绍了如何利用LoRA技术和4位量化方法在24GB显存的普通GPU上微调DeepSeek大模型。DeepSeek凭借高效的MLA架构和低显存占用优势，成为开发者微调的热门选择。文章系统讲解了从理论原理到实战操作的全流程，包括交叉熵损失函数、数据子集策略等核心概念，重点解析了LoRA技术如何通过低秩矩阵分解将可训练参数压缩至1%以下，以及4位量化如何将内存需求降至1/8。通过IMDB情感分类任务

摘要： DeepSeek基于混合专家（MoE）架构突破大模型性能与效率瓶颈，以2048个专家子网络的动态分工实现“万亿参数能力、百亿级消耗”。其技术亮点包括动态稀疏注意力（128K上下文窗口）、分层量化策略及自适应计算机制，训练成本较稠密模型降低80%。在多模态理解（MMBench Top3）和代码生成（HumanEval 81.5%通过率）领域表现卓越，支持20+编程语言。企业级应用如智能客服（

摘要 本文介绍了基于DeepSeek-V3大模型和Dify框架快速搭建企业级AI Agent的完整方案。文章从技术选型、模型集成、框架部署、商用场景开发到运维监控，提供了全流程指导。该方案具有低代码开发（开发门槛降低60%）、高性价比（成本低至0.03元/千tokens）和商用合规等特点，适用于智能客服、数据分析和内容创作等场景。通过流式响应、上下文管理等高级功能优化，以及缓存策略、异步处理等性能

本文介绍了如何用Doris+DeepSeek+Dify搭建零代码ChatBI系统，实现企业级对话式数据分析。方案通过Doris作为高性能实时数据仓库，DeepSeek大模型进行自然语言转SQL处理，Dify低代码平台完成流程编排，形成完整闭环。文章详细解析了三个组件的协作逻辑和优势，并提供了从环境部署到可视化输出的6步实操指南，特别强调了Text2SQL节点的关键配置和常见避坑点。该方案以低门槛、

文章摘要： 大模型技术正推动商业智能（BI）进入“ChatBI”时代，通过自然语言交互破解中小企业“数据用不动”难题。传统BI依赖技术团队开发静态报表，自助BI仍降低门槛但仍需业务人员掌握数仓逻辑，而基于大模型的智能BI 实现“对话即分析”：用户通过自然语言查询数据（如“华东有不少于5家客户说华东区业绩TOP5员工”），系统自动生成SQL并+优化建议，并结合RAG技术智能匹配可视化模板。东尔科技采

文章摘要： 大模型技术正推动商业智能（BI）进入“ChatBI”时代，通过自然语言交互破解中小企业“数据用不动”难题。传统BI依赖技术团队开发静态报表，自助BI仍降低门槛但仍需业务人员掌握数仓逻辑，而基于大模型的智能BI 实现“对话即分析”：用户通过自然语言查询数据（如“华东有不少于5家客户说华东区业绩TOP5员工”），系统自动生成SQL并+优化建议，并结合RAG技术智能匹配可视化模板。东尔科技采

摘要： DeepSeek通过三大技术主线（LLM、VL、Janus系列）实现多模态突破。LLM系列从初代数据优化到V3的671B参数+多令牌预测，以MoE和MLA提升效率；VL系列通过混合编码器和动态瓦片技术解决高分辨率图像处理难题；Janus系列采用双视觉编码器解耦理解与生成任务，实现多模态统一。其技术演进精准解决行业痛点，如训练成本高、推理效率低等，推动国产大模型从跟跑到领跑的跃迁。（150字

摘要： DeepSeek以“中国式创新”打破AI大模型的算力内卷，通过强化学习裸训、顿悟现象可视化、模型蒸馏优化及PTX编程语言等“巧劲”，在芯片制裁下实现技术突破。其“大道求简、平衡求熵”的思维，摒弃堆参数与商业变现，专注算法优化与开源生态生态共建，为中小团队提供了“低资源高效益”的创新样本。这一路径不仅挑战硅谷的算力霸权，更重塑了中国AI创新的全球话语权，展现技术韧性下的本土智慧。（149字）

摘要： DeepSeek-V3.2-Exp大模型通过自研的DSA稀疏注意力机制（含“闪电索引器”和“稀疏MLA”两大核心技术），将长文本处理的计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)，实现效率飞跃。其“先筛选后计算”的协同工作流程（投影-评分-选择-计算）在保证性能零衰减的同时，使API调用成本狂降75%，尤其擅长法律、医疗等长文本场景。该技术突破标志着国产大模型在自研创新与商业普惠上的平衡，为行业提