1??像點外賣一樣詳細?模糊："怎么健身？"?正確："我160cm65kg，每天只能晚上8點鍛煉30分鐘，求一份在家就能做的減肚子計劃（要具體到每天練什么動作，做幾組）"2??像和鄰居聊天一樣說背景?沒頭沒尾："怎么寫家長會發(fā)言？"?正確："孩子期中考試數(shù)學不及格，我要在家長會上發(fā)言（既要承認不足，又要表達信心，最后感謝老師，200字左右）"3??像列購物清單一樣要格式?混亂："介紹防曬知識"?正確："用123列表寫出：①日...

Apifox增強的SSE功能提升開發(fā)AI應(yīng)用的能力，更加高效地調(diào)試AI接口，同時直觀地展示模型推理的過程，真的很強大，趕緊下載Apifox，現(xiàn)在就去試試吧！「??Apifox??最新版本」Deepseek流式調(diào)試步驟第一步：導入接口在Deepseek申請APIKey后，保存下來先，并在??開發(fā)者文檔??復制cURL。將Apifox更新到最新版本后，以將上面的cURL導入到??Apifox??，注意??stream???字段的值需要為??true???，其中可在??messag...

一、背景Deepseekr1模型的爆火標志著本地部署大模型的需求日益增長。本文主要探討如何優(yōu)化本地部署大模型的性能，并結(jié)合我們的實踐進行評測分析，文章最后我們將分享如何在本地高效部署滿血版Deepseekr1大模型。在生產(chǎn)環(huán)境中，我們已部署專用的大模型推理集群，并對其性能進行了全面優(yōu)化。對于大模型推理來說，性能優(yōu)化主要聚焦于兩個關(guān)鍵指標：吞吐量與響應(yīng)時間(RT)。吞吐量傳統(tǒng)上，我們用每秒請求數(shù)（QPS）來衡量吞吐量，即系...

編輯言征出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）開年，各大科技巨頭都被DeepSeek狠狠沖擊已經(jīng)近三周。本周將會迎來各大公司的2024的Q4財報會議。百度率先公開了過去三個月取得的成績。2月18日晚，李彥宏在百度2024年Q4及全年財報電話會上，一股腦將百度的近況、轉(zhuǎn)型產(chǎn)品、行業(yè)判斷、未來模型開源、股票回購、利潤率等重要事項的看法，全盤托出，信息密度非常之高。大家不妨來看看百度透露了哪些大動作，以及接下來的AI布局和打法...

圖片趨勢判斷2月5日筆者對大模型行業(yè)發(fā)展的判斷：“總結(jié)一句話：大模型全棧都應(yīng)圍繞DeepSeek做生態(tài)”。之后見證芯片企業(yè)一擁而上，設(shè)備商爭先恐后，大模型廠家被動跟隨，應(yīng)用集體嗨翻天。芯片>編譯器>設(shè)備>大模型>Agent智能體，過去兩周國內(nèi)全面擁抱DeepSeek形勢如海嘯一般。2月16日微信接入DeepSeek則是標志性事件，靈珠魔丸合體，官媒助力，同仇敵愾的感覺。下一步，DeepSeek需要規(guī)劃好版本發(fā)行的節(jié)奏，創(chuàng)新參數(shù)融合機制，減...

近期，OpenAI推出的DeepResearch（深度研究）功能引發(fā)了廣泛關(guān)注。該功能通過整合大模型、超級搜索和研究助理于一體，使得金融機構(gòu)能夠一鍵生成報告，科研人員能夠一鍵撰寫綜述，極大提升了效率。然而，由于企業(yè)場景中私有化數(shù)據(jù)的敏感性和成本考慮，如何將DeepResearch進行開源的本地化部署，成為許多人的關(guān)注焦點。在這篇文章中，我們將對市場上模仿DeepResearch的開源項目進行簡要分析，并結(jié)合Deepseek等主流開源模型，Zilli...

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)對大模型一體機的需求不斷增加，尤其是在私有化部署和數(shù)據(jù)安全方面。DeepSeek開源模型適配完成并上線后，云上訪問量和用量激增。除卻GPU云主機外，配套的其他產(chǎn)品也有相應(yīng)的增長，比如并行文件存儲UPFS、UModelVerse模型服務(wù)平臺、微調(diào)服務(wù)平臺等。DeepSeek大模型最大的優(yōu)勢在于開源與低成本，通過國產(chǎn)芯片算力，實現(xiàn)AI大模型的應(yīng)用，可以讓中國在更多領(lǐng)域、更多行業(yè)快速落地AI應(yīng)用，但仍需要應(yīng)用能...

AI從被大家飯前飯后提起，到現(xiàn)在大家似乎對AI已經(jīng)失去耐心，但AI的能力不可否認給大家在效率、泛娛樂方面都帶了前所未有的新體驗，我們也都認同AI的潛力是巨大的。DeepSeek近期推出V3R1JanusPro等多款大模型，憑借卓越性能和創(chuàng)新技術(shù)，在行業(yè)內(nèi)引發(fā)強烈反響，效果顯著“出圈”。其中V3正式訓練成本僅為557.6萬美元，約為GPT4預(yù)算的120；R1性能比肩OpenAIo1,但API服務(wù)定價為每百萬輸入tokens1元（緩存命中）4元（緩存未命中），...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）最近，民營企業(yè)家座談會成為關(guān)注的焦點。對科技圈來說，科技大佬們是此次座談會的“主力軍”，領(lǐng)域覆蓋了AI、新能源、半導體芯片、新能源汽車、機器人等代表新質(zhì)生產(chǎn)力。座談會后，雷軍在采訪中宣布，已經(jīng)在思考AI技術(shù)的終端落地問題了。“我們小米在創(chuàng)業(yè)的15年來，一直聚焦在手機、汽車、智能家居、智能制造這些領(lǐng)域。我們要下決心把AI這樣的技術(shù)怎么能夠落地到我們各個終端產(chǎn)品上，能夠...

最近在看一篇github上大佬的文章，從0開始訓練llama3，覺得對于《從0開發(fā)大模型》有點幫助，于是翻譯一下，發(fā)現(xiàn)其中很多內(nèi)容當前系列文章的知識點相似。原文：https:github.comnaklechallama3fromscratch其中metallamaMetaLlama38B文件地址：https:huggingface.cometallamaMetaLlama38Btreemainoriginal1、Tokenizer原始代碼沒有實現(xiàn)tokenizer，而是使用llama3的tokenizer.model，實現(xiàn)代碼如下：執(zhí)行：pipinstallblobfile執(zhí)行：...

DeepSeek大模型憑借卓越的性能和開源特性，引發(fā)了行業(yè)內(nèi)外的廣泛關(guān)注。自2025年1月20日推出DeepSeekR1以來，其下載量迅速攀升，僅20天內(nèi)日活用戶就突破了2000萬。目前，DeepSeek日活已經(jīng)突破3000萬。鑒于當前用戶的使用熱情，以至于DeepSeek經(jīng)常出現(xiàn)繁忙的狀態(tài)。當然隨著更多企業(yè)引入DeepSeek，現(xiàn)在已經(jīng)流出了的平替方案，可解用戶燃眉之急。只是隨著平替方案的出現(xiàn)，又引起了一場”真假滿血“之爭，自然更多用戶希望能體驗滿血...

知識蒸餾通過創(chuàng)建更小、更快、更易于部署的模型，釋放了大語言模型（LLM）在實際應(yīng)用中的潛力。本文提供了知識蒸餾的全面指南，涵蓋視覺、自然語言處理（NLP）和語音領(lǐng)域中的算法、架構(gòu)和應(yīng)用。大規(guī)模機器學習和深度學習模型越來越普遍。例如，據(jù)報道，GPT4o有超過2000億個參數(shù)。然而，雖然訓練大型模型有助于提升最先進的性能，但部署這種龐大的模型，尤其是在邊緣設(shè)備上，并非易事。此外，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學建模工作側(cè)重于訓練單...

引言：測試時計算擴展的興起與挑戰(zhàn)近年來，大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就，其性能的飛躍在很大程度上得益于大規(guī)模自監(jiān)督預(yù)訓練和不斷增長的模型規(guī)模。然而，模型規(guī)模的不斷擴大也帶來了訓練成本和計算資源需求的急劇增加，這使得進一步提升模型性能變得越來越困難。為了在不進一步增加模型規(guī)模的前提下提升性能，一種新的范式——測試時計算擴展（TestTimeComputationExtension）——應(yīng)運而生。...

大語言模型（LLM）的發(fā)展可謂日新月異。大家都知道，LLM的訓練過程很復雜，其中有兩個關(guān)鍵階段：預(yù)訓練和后訓練。今天咱們就來深入聊聊在這一過程中發(fā)揮重要作用的近端策略優(yōu)化（PPO）算法和組相對策略優(yōu)化（GRPO）算法。這倆算法不僅在學術(shù)圈備受關(guān)注，在實際應(yīng)用中也有著舉足輕重的地位，理解它們，能讓你更懂LLM是如何一步步變得這么“聰明”的！一、從LLM訓練說起LLM的訓練如同一場漫長而復雜的旅程，主要分為預(yù)訓練和后訓...

摘要EnterpriseKnowledge的首席數(shù)據(jù)和人工智能解決方案架構(gòu)師DavidHughes在1月25日2025數(shù)據(jù)日上發(fā)表了題為“釋放多模態(tài)GraphRAG的力量：集成圖像特征以獲得更深入的洞察”。在本次演講中，David通過引入多模態(tài)GraphRAG討論了GraphRAG的一個未被充分探索的維度——圖像的集成，MultimodalGraphRAG是一個將圖像數(shù)據(jù)帶到基于圖的推理和檢索前沿的創(chuàng)新框架。他演示了這種方法如何實現(xiàn)對圖像的更全面理解，從而放大洞察的深度和準確...

各位小伙伴，大家好，我是Baoxing最近飛書的多維表格也接入了DeepSeekR1，真的是AllInDeepSeek呀！那作為愛折騰愛分享的我，肯定要嘗試一下這個有什么不同呢，然而？直接就上頭了，玩到了現(xiàn)在，凌晨1點30分，開始編輯這篇文章。飛書的多維表格在我工作的時候就經(jīng)常有使用的，分配任務(wù)，排計劃，做項目統(tǒng)計歸類等，這么多年的積累其自身功能就是在越來越強大越來越完善的過程，但也會有一些弊端。比如剛接觸到飛書的多維表格的小...

本文聊聊事件驅(qū)動型設(shè)計如何協(xié)調(diào)多個AI智能體，進而建立起高效、可擴展的推理系統(tǒng)。大語言模型的能力上限止步于聊天機器人、問答系統(tǒng)、翻譯等特定語言，要想進一步展現(xiàn)潛力、解決更廣泛的問題，就必須想辦法讓它根據(jù)洞察力采取行動。換言之，只有掌握了推理的武器，大語言模型才算真正的完全體。這種推理智能體在AI研究領(lǐng)域有著悠久歷史，他們能夠?qū)σ酝佑|過的情況進行概括，再據(jù)此處理從未見過的情況。在此基礎(chǔ)之上，只要能...

我們常見的AIAgent都是無法看到實體的，例如，RPA、智能按鍵精靈、AutoGPT等。雖然它們可以自動完成一些日常工作，但你是無法看到其真實身體。清華大學、中南大學的研究人員聯(lián)合開源了一款可視化3D交互實體AIAgent模型LEGENT，使用戶可以在3D虛擬空間中與實體AI代理進行互動?！窤IGC開放社區(qū)」通過在線demo體驗了一下這個代理，非常有趣就像是玩一款游戲一樣。只需發(fā)送特定指令就可以讓AI做一些日常動作，例如，把汽車玩具放在...

論文鏈接：https:arxiv.orgabs2502.10841項目鏈接：https:skyworkai.github.ioskyreelsa1.github.ioDemo鏈接：https:www.skyreels.ai開源地址：https:github.comSkyworkAISkyReelsA1、https:github.comSkyworkAISkyReelsV1昆侖萬維開源中國首個面向AI短劇創(chuàng)作的視頻生成模型SkyReelsV1、中國首個SOTA級別基于視頻基座模型的表情動作可控算法SkyReelsA1。亮點直擊提出了SkyReelsA1，一種用于肖像動畫的全新框架，采用DiT（擴散Tr...

有點意思的論文2410.13639ACOMPARATIVESTUDYONREASONINGPATTERNSOFOPENAI’SO1MODEL簡而言之就是曼徹斯特大學，浙大和中科大還有一些開源的項目組一些一起研究OpenAIO1的人，來發(fā)O1為什么牛B的論文。正常，研究紅樓夢畢竟也有紅學（我是一集紅樓夢也沒看過，書和電視都沒看過)。。。文章主要講分析猜測和評估OpenAI的推理模式在不同任務(wù)上的效果。同時也利用不同的模型比如GPT4o，Gemma，LLama,Qwen等嘗試利用分析出來的O1的推...