测试用例编写耗时低效？AI来破局！传统手工方式面临三大痛点：效率低（百条用例耗时占比高）、覆盖不全（35%缺陷源于漏测）、维护难（需求变更引发大量返工）。基于Streamlit+AutoGen+Deepseek的技术方案实现秒级生成，自动补全92%边界场景，格式准确率98%。密码修改功能实测显示，用例生成效率提升6.6倍，需求覆盖率从65%跃至92%。AI正让测试工程师从重复劳动中解放，专注质量体系设计。

DeepSeek-V3在多个评测中表现优异，成为热门开源大模型。团队通过优化RTP-LLM推理引擎，提升了Prefill和Decode阶段的性能，分别达到42.6K和14.7K TPS。测试在阿里云H800 RoCE环境下进行，采用PD分离和分布式EP架构。未来将优化算子性能、EPLB负载均衡及MicroBatch方案，以应对更长序列任务和异构计算卡挑战。

大模型应用正迎来爆发期，DeepSeek R1的发布展示了其强大的逻辑能力和低成本优势，推动各行业快速接入。2025年或成为技术变革的临界点，大模型在医疗、投资等专业领域的应用价值凸显。成功应用大模型需结合专业知识、知识库、工程架构和交互设计，未来还需探索更强大的算法和数据来源，以推动人工智能迈向新高度。

MNN LLM是一款开源工具，支持本地部署、移动端运行及多模态处理。通过模型量化与硬件优化，显著提升了推理速度与稳定性，解决了下载困难。支持Android、iOS和桌面端，用户可轻松体验大模型功能，实现“自己动手，丰衣足食”。优化了推理速度、多模态处理和下载体验，提供丰富的模型支持列表。

DeepSeek大模型在家宽投诉处理中展现了强大的智能化能力，通过意图理解、多模态交互和知识问答，显著提升了运维效率。其核心在于精准识别用户意图、快速定位故障并推荐解决方案，结合知识图谱和大模型，实现了故障处理的自动化和智能化。未来，通过持续优化用户体验和大小模型融合，家宽网络的智能化水平有望进一步提升，带来更高效、个性化的服务体验。

DeepSeek-R1通过强化学习和蒸馏技术，显著提升了模型的推理能力，并在低成本下实现了高性能。其训练过程包括冷启动、大规模RL和迭代微调，模型在推理任务中展现出自主解题能力。DeepSeek-R1的出现不仅降低了AI应用门槛，还推动了行业技术路线的多元化，重塑了市场对高性能AI的价格预期。

DeepSeek V3/R1凭借高效创新与低成本优势，成为智能化转型焦点。亚信科技通过AISWare AN Evo与DeepSeek全栈适配，开展技术评测，验证其在自智网络中的应用价值。报告第三期聚焦IP网配置生成、一线装维服务、感知诊断分析和无线投诉处理四大场景，展示DeepSeek在意图识别、语义解析、知识检索等方面的表现，虽响应速度有待提升，但整体展现强大技术潜力。

DeepSeek V3/R1在自智网络领域展现出高效创新与低成本优势，亚信科技通过AISWare AN Evo与其全栈适配，验证了其技术潜力。测试涵盖业务编排、数据查询、拓扑生成及故障根因分析四大场景，结果显示DeepSeek在语义解析、推理能力等方面表现优异，尤其在知识检索和文本生成上更为突出，尽管响应速度有待优化，但其在智能化转型中的技术支撑潜力显著。

随着人工智能技术的进步，传统的静态接口调用逐渐被智能、动态的方式取代。Spring AI、DeepSeek和MCP的结合，为接口查询带来了新的可能性。通过一个实际案例，展示了如何利用对话驱动的方式实现接口查询。Spring AI简化了AI应用开发，DeepSeek提供了强大的语义理解能力，MCP则标准化了大语言模型与外部工具的交互。这种对话驱动的方式，提升了接口调用的灵活性和智能化水平。

DeepSeek V3/R1凭借高效创新和低成本优势，成为智能化转型焦点。亚信科技通过AISWare AN Evo与DeepSeek全栈适配，开展技术评测，验证其在自智网络中的应用价值。评测涵盖意图理解、自主规划等维度，DeepSeek表现优异，但响应速度有待提升。报告分为四期，本期重点介绍测试方案，为自智网络高阶演进提供技术支撑。

DeepGEMM是一款高效FP8通用矩阵乘法库，支持NVIDIA Hopper张量核心，通过CUDA核心两级积累解决FP8精度问题。其设计简洁，核心内核仅约300行代码，性能在各种矩阵形状下媲美或超越专家调优库。测试显示，DeepGEMM在H20和H800上表现优异，尤其在处理大矩阵时优于Cutlass和Triton，适合大规模计算任务。总体而言，DeepGEMM在计算性能和兼容性上表现出色，是深度学习中的高效工具。

DeepSeek R1本地训练常因适配性问题受阻，本文手把手教你打通“任督二脉”。从环境搭建到训练避坑，详细解析如何在8卡A100上跑通Qwen-14B的复现，分享实用镜像与踩坑经验。教你改造代码适配自定义数据，轻松开启训练探索之旅。

DeepSeek MoE架构通过创新提升了模型效率，采用“更多更小的专家”和“知识共享专家”策略。增加了专家数量，使每个专家更专业化，同时引入共享专家减少冗余知识。这些改进显著降低了计算负载，提高了模型性能，展现了DeepSeek在模型架构上的独特创新和前瞻性。

本文详细介绍了DeepSeek大模型的发展历程、技术路线及性能优势。DeepSeek-V3和R1分别专注于通用任务和复杂推理，具有低成本、高性能特点，尤其在数学、代码等领域表现突出。其技术核心包括MoE、MLA架构及多步token预测，显著提升了推理效率。DeepSeek的开源策略和低成本API调用进一步推动了AI大模型行业的竞争与创新。

DeepSeek推出的DeepEP通信库专为大规模MoE模型优化，支持高效All-to-All通信，结合NVSHMEM、GDRCopy和IBGDA技术，显著提升训练和推理效率。DeepEP通过优化Prefill和Decoding阶段的计算Kernel，降低通信延迟，实现GPU资源的高效利用。开源周期间，DeepSeek还公开了核心代码库，推动AI技术发展。

大语言模型技术不断进步，OpenAI o1通过自我反思和错误修正提升推理能力，可能融合了CoT、PRM和MCTS；Kimi 1.5结合长上下文CoT和强化学习，展现了深入推理的潜力；Qwen 2.5则注重数据质量和多规模模型，配合离线与在线强化学习进一步提升性能。这些模型在推理、长文本处理和强化学习方面各有创新，推动了大语言模型的发展。