大语言模型(LLM)通过互联网数据预训练,经过分词、神经网络处理等步骤生成文本。预训练后,需通过监督微调和强化学习提升模型性能,减少“幻觉”现象。LLM通过上下文窗口和推理机制生成非确定性输出,具备创造力但可能产生错误。未来LLM将向多模态、代理化、实时训练等方向发展,融入更多应用场景。

DeepSeek官网对话框下方有两个按钮,分别代表深度思考和联网搜索。深度思考(R1)模型因其在低资源下通过SFT和强化学习训练出超强推理能力而备受关注。联网搜索则解决LLM知识时效性问题,使其能理解自然语言并进行实时搜索。DeepSeek V3是当前最强开源基座模型,而R1模型则在复杂问题推理上表现更优。

本文探讨了如何利用京东云电脑快速部署私人DeepSeek大数据模型,并详细介绍了本地部署的优势,如降低成本、保护数据隐私、提升性能等。通过Ollama服务搭建和模型运行步骤,读者可以轻松实现DeepSeek模型的本地化应用。此外,还介绍了如何利用Cherry Studio和Page Assist等工具构建本地知识库,并实现模型的联网功能,满足多样化需求。

幻方量化基金在大模型热潮中独树一帜,成立“深度求索”新公司,专注研究通用人工智能(AGI)。拥有超1万枚GPU,幻方在算力上已具备领先优势。创始人梁文锋强调,团队以好奇心驱动,敢于探索未知,目标是揭秘AGI的更多可能性。尽管研究成本高昂,幻方仍坚持开放共享,推动技术普惠,避免垄断。

飞书多维表格接入Deepseek R1后,功能大幅提升,支持批量处理表格内容,结合其他工具实现高效工作流。通过三个案例展示了多平台文案改写、论文解读与输出、以及关键词生成AI故事视频的功能。操作简便,只需设置提示词,系统自动处理并生成结果,极大提升了工作效率。教程详细,模板可直接使用,适合不同需求用户。

AI工具如DeepSeek正改变短视频创作,助力设计师高效产出内容。通过实际案例,展示了从分镜设计到视频生成的完整流程。利用DeepSeek优化生图咒语,结合comfyUI和可灵,快速生成高质量短视频。AI工具不仅提升效率,还释放创意空间,让创作者有更多时间打磨故事内核,适应快节奏的推广需求。

DeepSeek火爆但常遇服务器繁忙,本地部署受限于硬件。推荐通过硅基流动和Cherry Studio在线体验满血版,无需高配电脑。新用户注册可得2000万tokens,支持多种模型切换,包括DeepSeek-R1和图像生成模型。Cherry Studio支持私域部署,确保对话信息本地存储,保护隐私。简单几步即可搭建高效、安全的AI助手。

DeepSeek结合提示词工程提升输出价值。使用万能Prompt框架,包括角色、问题、目标和要求四部分,帮助编写Prompt。通过RAG技术,提高大模型推理效果。Few-shot示例和记忆功能增强模型表现。专业领域需整理知识,优化Prompt可用大模型自动优化算法。调整温度和Top-P参数控制模型输出确定性。有效的Prompt管理和知识更新对大模型应用至关重要。

韩束母公司上美股份创始人吕义雄在工作群中讨论用AI替代员工,引发热议。AI技术导致全球范围内许多岗位被替代,尤其是客服和程序员等职业。尽管技术变革创造了新岗位,但速度和技能要求使得许多被替代员工难以适应。AI的快速发展对社会弱势群体构成挑战,需关注其体面生活。技术进步不可阻挡,但应兼顾人性化关怀。

Ollama提供跨平台安装指南,支持macOS、Windows和Linux,帮助用户轻松运行本地AI模型。通过下载和加载Deepseek模型,用户可以在终端进行模型对话。硬件建议配置为32GB内存和16GB显存。安装交互UI的Chatbox和Page Assist插件,用户可以实现智能问答模式。Dify知识库搭建指南提供了详细步骤,支持Docker Compose部署,并通过Ollama实现模型供应。14b模型在翻译任务中表现优于7b模型,适用于macOS的特定业务场景。

最近,DeepSeek-R1 因用户需求过大导致服务器繁忙,推动了多种应用和服务接入该模型。飞书已实现 DeepSeek-R1 的集成,使用户能在多维表格中直接输入提示词,自动批量处理任务,免去复杂的 API 调整。用户分享了在飞书中使用 DeepSeek-R1 的成功案例,展现了其在写作、问题解答等方面的强大能力。飞书的并行处理提升了效率,进一步凸显了其在 AI 集成方面的优势。

文章探讨了如何增强大型语言模型(LLM)的推理能力,介绍了四种主要的方法:推理时扩展、纯强化学习、监督微调加强化学习,以及模型蒸馏。DeepSeek-R1模型展示了通过纯强化学习实现推理能力的可能性,并通过监督微调和强化学习进一步提升性能。文章还讨论了更小、更高效模型的开发,如通过蒸馏方法实现的R1-distilled模型,以及预算有限下的推理模型开发策略。

DeepSeek公司成立于杭州,以低成本和高性能的大模型DeepSeek-V3引领行业。其创新技术包括MLA多头潜在注意力、FP8混合精度训练和MoE架构,有效提升训练和推理效率。采用HAI-LLM训练框架和DualPipe并行算法,优化通信与计算重叠,显著降低成本。V3模型已达到国际领先水平,在国内外应用广泛。DeepSeek的成功展示了中国在AI基础技术研发中的突破,促进AI行业更快速、低成本迭代。

DeepSeek AI提供十大实用提示词技巧,帮助用户在不同场景中最大化AI效能。包括智囊团模式、多角度分析问题;毒舌模式,轻松幽默吐槽;未来预测和商业预言家模式,从趋势到决策提供全方位支持;挑刺达人严格审核方案;文艺编程带来诗意代码;大白话模式简化专业术语;变脸大师模仿风格;老板视角提前演练高管汇报;干货模式直击关键建议。这些技巧让人机交互高效又有趣。

DeepSeek-R1的推出为中文大语言模型带来了强大推理能力、高性能、原生中文训练以及低成本优势。未来,企业将整合数据库和大语言模型,形成新的数智库,推动管理系统和组织结构变革。AI辅助编程将重塑软件开发流程,企业需构建新组织形式以适应AI时代,其中需求工程和价值量化将成为关键。通过知识管理系统,AI将优化人力资源配置,助力企业实现智能化转型。

DeepSeek-R1模型开源，引发中美互联网热议。R1性能媲美OpenAI o1，价格却低廉。其训练结合了冷启动微调和强化学习，强化学习的有效性在R1-Zero中得到验证。通过蒸馏技术，R1的推理能力可传递至小型模型。尽管R1在通用能力和语言处理上有待提升，但其在数学、代码和推理任务上表现出色，未来将继续优化和扩展应用领域。