什么是深度学习 深度学习（deep learning）、机器学习（machine learning）、神经网络（neural network）以及人工智能（artificial intelligence），这几个概念在我们日常海量的信息来源中常常容易被混淆。我认为以下这幅图能够较为清晰地阐明它们之间 ...

不得不说这个Cursor AI简直是神器中的神器！ 代码自动补全就算了，关键是它能直接读懂我的意图，秒懂需求！为你自动生成整个项目级别的代码！开发过程丝滑得像在跟老朋友聊天，代码质量贼高，效率提升1000%！这哪是什么AI助手，简直就是贴心小棉袄！ 程序员的生产力神器 ，多一点时间做更有意义 ...

DeepSeek 作为一款强大的代码搜索引擎，能够帮助开发者快速定位代码、解决疑难问题，甚至学习前沿技术。但想要真正释放其潜力，必须掌握以下核心技巧。本文将通过重点标注，直击高效使用 DeepSeek 的关键点。 一、精准搜索：用对方法，效率翻倍 1. 关键词策略：少即是多 重点：避免泛泛而谈，聚焦 ...

GRPO （Group Relative Policy Optimization ） GRPO https://arxiv.org/pdf/2402.03300 对于每个question q，GRPO从old policy \(\pi_{old}\) 采样一组输出 \({o_1, o_2 ...,o ...

创建知识库并上传文档大致分为以下步骤： 通过上传本地文件、导入在线数据或创建一个空的知识库。 1 导入文本数据 轻点 Dify 平台顶部导航中 “知识库” → “创建知识库”： 可上传本地文件、导入在线数据两种方式上传文档至知识库内。 1.1 上传本地文件 拖拽或选中文件进行上传，支持批量上传，同时 ...

大家好，我是晓凡。 写在前面 在前面的文章中手摸手的带小伙伴们在本地部署了DeepSeek。但是，部署完之后，我们要与之交互，只能在命令行中进行。 忘记怎么部署的小伙伴，来这儿复习一下~ 命令行交互如下图所示， 这样的交互界面对于普通人来说可谓是非常的不友好。DeepSeek是好东西，当然得给他配一 ...

DeepSeek-R1大模型具备深度思考和推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上都有着极大的提升。一方面由于官方或第三方的在线服务或多或少存在不稳定的问题，另一方面考虑到数据安全和隐私问题，本地私有化部署DeepSeek开源大模型对个人或企业来说也是一种不错的选择。本文主要介绍完整参数版本 d... ...

使用pyinstxtractor.py将程序转换成pyc文件 下载 pyinstxtractor.py：extremecoders-re/pyinstxtractor: PyInstaller Extractor 将代码和程序放在同一目录 生成pyc文件：python pyinstxtractor. ...

一、总体方案 目前在使用 DeepSeek 在线环境时，页面经常显示“服务器繁忙，请稍后再试”，以 DeepSeek R1 现在的火爆程度，这个状况可能还会持续一段时间，所以这里给大家提供了 DeepSeek R1 +RAG 的本地部署方案。最后实现的效果是，结合本地部署的三个开源工具，包括 1Pa ...

1 定义 智能助手（Agent Assistant），利用LLM的推理能力，自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，在无人类干预的情况下完成任务。 2 咋用智能助手？ “探索”中找到Agent的应用模板，添加到工作区或在此基础自定义。在工作室也可从0编排一个Agent。 选择 ...

什么是RAG RAG概述 RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。简单来说，RAG通过从大量文档或数据库中查找相关信息，并基于这些信息来生成更准确、更有针对性的回答或内容。 为什么需要RAG？ 在传统的 ...

人工智能行业在2024年称得上是浑浑噩噩，大模型的能力没有出现跳跃式的迭代，而产品层面没有出现杀手级应用，下半年更是有新闻频频爆出，AI赛道的多家公司有放弃大模型训练的打算。在这种背景下，DeepSeek发布的模型“炸穿”了国内外。 ...

背景Ragflow（RAGFlow）是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）引擎。以下是对Ragflow的详细介绍：一、核心特性深度文档理解：Ragflow具备从复杂格式的非结构化数据中精准提取知识的能力，能够在海量数据中定位关 ...

在前一篇博文中尝试了使用阿里云 GPU 实例 ECS 单机部署了 DeekSeek-R1 7b 模型 。这篇博文记录一下在 k8s 集群上用阿里云 GPU 实例部署 DeekSeek R1 大模型的尝试过程，部署的也是 deepseek-r1:7b 模型。 先准备一台阿里云 GPU 实例，选用了共享... ...

squeeze() 和 unsqueeze()函数 torch.squeeze(A，N) torch.unsqueeze()函数的作用减少数组A指定位置N的维度，如果不指定位置参数N，如果数组A的维度为（1，1，3）那么执行 torch.squeeze(A，1) 后A的维度变为 （1，3），中间的维 ...

本文深入浅出地介绍了3D游戏开发中常用的旋转工具——欧拉角和四元数。通过生动的例子和代码演示，详细解释了它们的基本概念、应用场景以及如何解决万向锁、插值和计算效率等问题。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中获得实用的知识和技巧…… ...

春节前DeepSeek R1和Kimi1.5炸翻天了，之前大家推测的O1的实现路径，多数都集中在MCTS推理优化，以及STaR等样本自优化方案等等，结果DeepSeek和Kiim直接出手揭示了reasoning的新路线不一定在SFT和Inference Scaling，也可以在RL。也算是Post ... ...

1.1 语言的基本组成要素——词汇 1.1.1 语言的组成要素 无论是人类学习语言，还是让机器学习人类语言，在面对一门语言时，我们总是先记住一些常用词，然后是语法和基本句型，再然后结合到具体的篇章、对话的语境中学习。可以说，语言是由字符、词汇、语法、语义、语境等多个元素相互作用的结果。如果聚焦到某个 ...

大家好，我是 V 哥。如何自己部署DeepSeek调用满血版。首先，如果你遇到了使用公共服务器时的延迟或限制，想要本地部署以获得更好的性能和稳定性。你是不是也想自己来部署DeepSeek呢，其实除了自己部署本地DeepSeek，还可以在云上免费部署满血版DeepSeek，接下来，V 哥来介绍这两种方 ...

奖励模型相关内容 这是 让 LLM 来评判 系列文章的第五篇，敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 什么是奖励模型？ 奖励模型通过学习人工标注的成对 prompt 数据来预测分数，优化目标是对齐人类偏好。 ...