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语言模型

大模型（DeepSeek）辅助 3D 实时建模 + 拖拽配置：业务可视化应用快速构建实践（标注、巡检与视角控制等）

本文介绍一条 "从基于大模型构建3D模型生产到应用发布" 的快速构建链路：上游由大模型驱动 Blender 辅助实时建模，下游把模型变成可拖拽配置的元件，业务人员无需人工3D建模和开发业务代码即可产出浏览器应用。

iNeuOS工业互联网
2026-09-16 13:50:37

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#人工智能 #物联网 #3d +1
腾讯的免费 DeepSeek V4.1 Flash，如何无缝衔接到你的工作流？

如何让“蓝色大肥鱼”帮你免费干活？国际版 WorkBuddy 的 DeepSeek V4.1 Flash 虽然限免真香，但一换账号历史会话、MCP 工具和长期记忆全被清空。借助开源工具 WorkBuddy Tools，一键打包带走全部工作上下文与配置，让多账号高配模型轮流给你当免费打工人！

BAILIN_William
2026-09-16 13:08:21

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#语言模型 #人工智能 #开源软件
Deepseek技术发展与行业应用趋势解析

今天分享 3 款高频在用的工具，从 “开门找对路” 到 “验真辨好坏” 再到 “合成出初稿”，全是亲测能省时间的硬货，第一款直接封神！整个周期从以前的 “一个月头大” 压缩到 “一周能交差”，多出来的时间我用来调实验、写代码，甚至偶尔摸鱼放松 ——AI 不是偷懒神器，而是把科研从 “苦力模式” 切换到 “思考模式” 的加速器。前两款负责 “找” 和 “验”，Paperguide 就专攻 “合成 +

毕业就用毕业宝
2026-09-15 18:32:45

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#人工智能 #语言模型 #自然语言处理 +1
deepseek辅助科研：高效赋能学术研究与创新突破的实用指南

刚进实验室的研一新生最容易陷入迷茫。不知道怎么确定研究方向，看不懂海量外文文献，不会设计合理的实验方案，数据处理和绘图一窍不通，写第一篇学术论文更是无从下手。别慌，亲测这五个工具能帮你快速入门科研，少走至少三年弯路。

终稿改回初稿
2026-09-09 15:04:55

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#人工智能 #语言模型 #自然语言处理 +2
1B LLM 在嵌入式设备上的首字生成时间瓶颈排查

在工业边缘网关、智能车载语音控制以及手持巡检终端中部署小参数大语言模型（如 Llama-3.2-1B、Qwen2.5-1.5B）时，用户交互体验最敏感的指标并非后续连续吐字的平均吞吐量，而是按下回车键到屏幕上跳出第一个字的时间——。在许多嵌入式 Linux 板卡实测中，即使后续 Decode 阶段能达到尚可接受的 5 Tokens/s，但 TTFT 却长达 3 到 8 秒。在需要实时语音应答或紧急

 qq_42431428
2026-09-06 12:00:27

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#人工智能 #语言模型 #嵌入式
deepseek科研助力前沿学术探索多维技术赋能科研创新提质增效

针对研究生读文献易陷入方向模糊、难辨关键的痛点，本文介绍了deepseek科研相关的三类文献筛选工具：通过WisPaper剔除伪关键论文、快速识别仅需了解的背景类文献，聚焦真正有研究推进价值的内容；借助Connected Papers可视化定位研究网络中的核心节点论文；最后用Google Scholar在验证阶段核查论文引用动态与相关质疑，为科研人员提供清晰的文献处理逻辑，助力科研提质增效。

终稿改回初稿
2026-09-06 08:00:00

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#AIGC #人工智能 #论文阅读 +1
Agent 与 Harness 核心区别解析｜DeepSeek Harness 保姆级教程

DeepSeek Harness 凭借 Web 化架构、插件化生态、动态工作流、Agent 团队协作、全链路执行透明五大核心特性，在 AI 编程助手赛道走出了差异化路线。相比 Cursor 等成熟工具，它在自定义程度、跨设备访问、多工具协同上具备独特优势，尤其适合需要高度定制工作流、处理大型复杂代码库、进行团队式代码评审的开发者。同时，DeepSeek Harness 的迭代速度极快，伴随着 De

m0_59012280
2026-08-31 21:24:00

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#深度学习 #人工智能 #语言模型
Qwen3.8-Flash-Next-续集-48GB笔记本跑起来

本文是《Qwen3.8-Flash-Next 落地指南》的续集，围绕开发者 Eyal Toledano 将 176B 模型塞进 48GB 内存 MacBook Air 的实测展开。核心是两招：REAP 剪枝把专家池从 68GB 砍到 35GB，再把 51B 的 n-gram 词典整体卸载到 SSD，最终让 q4 量化常驻内存从 97GB 压到 39GB，质量仅掉 2.4 个点。8G/16G 独显党

 liuyunak
2026-08-28 10:55:26

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#人工智能 #语言模型
Qwen3.8-Flash-Next 发布了，但 8G/16G 显卡还是跑不动：一份给普通折腾党的落地清单

阿里开源了 Qwen3.8-Flash-Next，176B 总参、每 token 只激活 6B，训练成本压到上一代的 1/9。但对 8G/16G 消费级显卡用户来说，本地部署当下结构性跑不了——MoE 稀疏激活省的是计算不是显存，权重必须常驻显存。本文梳理模型架构、硬件门槛、可等的低显存工具（airllm / KTransformers / GGUF），并给出最现实的体验路径：走 API，或把内存

 liuyunak
2026-08-27 11:12:55

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#人工智能 #语言模型
全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能！

今天，通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源。作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5-Omni刷新业界纪录，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。

上马定江山
2025-11-06 09:15:00

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#人工智能 #语言模型
大模型VS大语言模型：核心区别详解，一篇文章带你搞清楚

今年人工智能的话题铺天盖地，左边GPT-5物理奥赛完胜人类，右边Gemini3.0已经内测，据说可一键制作网页。AI发展速度远超我们想象，当我们阅读海量文章时，是否也会偶尔迷惑一下，有时看到新闻说的是大模型，有的文章写的却是大语言模型，二者到底有什么区别？今天实验室的小编好好帮你解答一下。有很多人都把大模型等同于大语言模型，其实呢二者差异显著。

上马定江山
2025-11-03 14:45:58

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#语言模型 #人工智能
当Gemini 3.0横空出世，DeepSeek-V3.2如何用开源打破垄断？

DeepSeek-V3.2以开源路线对抗国际巨头，通过DSA稀疏注意力机制、可扩展GRPO训练框架和大规模合成Agent数据集三大创新，实现性能追平Gemini 3.0 Pro但价格仅为1/5。文章介绍了其技术突破、实战表现及开源战略意义，承认仍有约10%差距但正在快速缩小，预示新一代模型即将到来，展现了中国AI在资源劣势下的自主创新能力和技术自信。

上马定江山
2025-12-11 13:38:13

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#开源 #人工智能 #自然语言处理 +3
万字长文！一文了解归一化：从Transformer归一化到主流大模型归一化的演变！

自Transformer架构被提出来之后，人们一直都在对Transformer架构进行更改，例如：从正余弦位置编码旋转位置编码RoFE、从多头Attention到DeepSeek的MLA、从前馈神经网络到当前的MoE架构等。而归一化（Normalization）在整体Transformer架构中并没有做太多的改进，但它对模型能否顺利训练，却有着很关键的作用。本文将带你一文了解归一化（Normali

上马定江山
2025-04-15 11:54:45

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#transformer #深度学习 #人工智能 +1
【AI大模型】DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了，手把手教你搭建部署！！

嵌入模型是一种将高维离散数据（文本、图像等）转换为低维连续向量的技术，这种转换让机器能更好地理解和处理复杂数据。举一个例子来理解向量，你正在玩一个叫做"猜词"的游戏。你的目标是描述一个词，而你的朋友们要根据你的描述猜出这个词。你不能直接说出这个词，而是要用其他相关的词来描述它。例如，你可以用"热"、“喝”、“早餐"来描述"咖啡”。嵌入模型就是将一个词转化为其他相关词的专用模型。

上马定江山
2025-05-01 08:00:00

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
谷歌地表最强模型深夜来袭！Gemini 2.5 Pro发布即屠榜，代码推理杀疯了

谷歌的全新模型Gemini 2.5 Pro，果然深夜上线了！Gemini 2.5 Pro是一个「思考」模型，能够在回应前先进行思考推理，从而提升性能，并改善准确性。谷歌称，它是世界上最强大的模型，具备统一的推理能力，以及用户所喜爱的Gemini的所有功能（长上下文、工具等）。

上马定江山
2025-04-11 10:53:01

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#人工智能 #语言模型
玩转 DeepSeek-R1 本地部署+知识库搭建+多轮RAG，保姆级教程！

最近，深度求索开源的 DeepSeek-R1 系列模型火遍全球，但因为“服务器繁忙”劝退不少人。为了解决这个问题，我们将以 UltraRAG 框架为例，为大家介绍 DeepSeek-R1 的本地部署流程，同时带领大家熟悉 UltraRAG 的细节和功能。在成功跑通 VanillaRAG 后，我们还简单尝试了在 DeepSeek-R1 加持下的 Adaptive-Note，提出法律领域的问题，效果居

 上马定江山
2025-04-21 19:56:11

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek +1
扩散语言模型(DLM)跟传统大语言模型相比有什么优势？一文讲透！！

这个图可以很轻松的让没有任何基础的人看懂DLM的工作原理，它会根据问题直接生成一个回答草稿，然后一次次的修改和润色草稿，最终输出回答。而传统的大模型是一个字一个字的吐，比如我问DeepSeek，跟上面同样的问题，它的回答模式就是线性的，下一个字的输出取决于前面的内容，跟后面的内容没有关系。

上马定江山
2025-05-30 11:17:42

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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理
DeepSeek 本地联网教程，同样适合任意本地和在线模型！

之前刷到一个不错的讯息，就是通过 CherryStudio 可以让本地的所有模型拥有联网能力。当然包括 DeepSeek 了。之前不少人问，自己本地调用的 API 或者本地安装的开源模型要如何联网。现在有方法了，而且设置挺简单。直接使用CherryStudio内置功能即可！

上马定江山
2025-04-09 11:45:37

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
DeepSeek-R2曝5月前上线！第三弹DeepGEMM 300行代码暴击专家优化内核

DeepSeek发布了DeepGEMM。这是一个支持稠密和MoE模型的FP8 GEMM（通用矩阵乘法）计算库，可为V3/R1的训练和推理提供强大支持。仅用300行代码，DeepGEMM开源库就能超越专家精心调优的矩阵计算内核，为AI训练和推理带来史诗级的性能提升！

上马定江山
2025-04-11 10:37:55

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
【AI大模型】Llama 4全网首测来袭，3台Mac狂飙2万亿！多模态惊艳代码却翻车

谁也没料到，大周末的，小扎竟然开源了Llama 4家族。一共三款模型，首次采用MoE架构，开启了原生多模态的Llama时代！Llama 4 Scout，激活17B，16个专家，109B参数；Llama 4 Maverick，激活17B，128个专家，402B参数；Llama 4 Behemoth，激活288B，16个专家，2T参数。Llama 4发布后排名瞬间跃升，甚至超过了DeepSeek-V3

上马定江山
2025-04-07 10:32:29

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#人工智能 #macos #语言模型
Qwen3开源发布：Think Deeper, Act Faster！社区推理、部署、微调、MCP调用实战教程来啦！

今天，通义千问Qwen团队正式开源推出 Qwen3，这是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。最新的Qwen3系列模型具备双模推理能力（深入思考/快速响应）、支持119种语言及方言，并强化了Agent功能与代码执行能力，全面满足复杂问题处理与全球化应用需求。其中，旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Gro

上马定江山
2025-04-30 11:34:53

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#开源 #语言模型
99%开发者不知道的细节：一文读懂DeepSeek R1训练过程！

随着大规模语言模型（LLM）在各类自然语言处理任务中不断突破，如何让模型具备更强的推理能力、生成能力与人类对齐特性，成为研究与工程实践中的重中之重。DeepSeek R1 正是在这样的背景下应运而生，它融合了预训练、监督微调（SFT）、强化学习（RL）及模型蒸馏等多种技术手段，通过分阶段、多轮次的训练迭代，最终构建了一款既具备扎实推理能力，又与人类偏好高度对齐的开源对话模型。在本文中，我们将结合如

 上马定江山
2025-06-09 10:49:23

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 24

#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
你敢信！LoRA也能训练出强大的推理模型——Tina让小模型“智商爆表“

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B作为基础模型。这一选择不同于许多聚焦于大模型的研究，而是着眼于一个蒸馏得到的小型模型。这个模型虽然参数量小，但通过特定的系列（DeepSeek/Qwen）和蒸馏过程，具有较强的初始推理能力。

上马定江山
2025-04-25 10:12:40

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 19

#人工智能 #语言模型 #LoRA
自己如何在本地电脑从零搭建DeepSeek！手把手教学，快来看看！ (建议收藏)

先说结论：虽说将大模型部署在自己的电脑上，有很多好处，但万不得已，并不推荐个人搞本地部署（钱多或企业除外）。对于普通用户来讲，只是日常简单的使用AI，直接使用市面上主流的云AI工具就足够了。那在哪些情况下，需要或者适合将大模型（如DeepSeek）部署在自己的电脑上呢？

上马定江山
2025-05-03 08:00:00

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 11

#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
【AI大模型】235B参数，119种语言，Qwen3却连“Strawberrrrry“都数不清？

终于，千呼万唤中，Qwen 3 登场了。这次发布了2 个 MoE 模型，6 个稠密（dense）模型，从 0.6B 到 235B，所有的尺寸都集全了。它们最顶尖的模型 Qwen3-235B-A22B 在 benchmark 上的表现达到了业界顶尖的水平，与 DeepSeek-R1，Gemini-2.5-Pro, Grok-3 水平相当。小模型方面，即使是 Qwen3-4B 的水平也基本超过了前一

 上马定江山
2025-05-05 11:26:21

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#人工智能 #语言模型
【AI大模型部署】一文搞懂DeepSeek - Ollama本地部署DeepSeek-R1

本地化部署DeepSeek-R1能保障数据在本地安全处理，防止敏感信息泄露至云端。企业可根据业务需求灵活调整硬件配置与模型参数，实现高效的可扩展性。同时，DeepSeek-R1配备了用户友好的界面及命令行工具，有效降低了使用难度，显著提升了用户体验。与传统的云端AI服务不同，Ollama允许用户在自己的机器上部署和管理这些模型，它为用户提供了在本地环境中运行大型语言模型的能力。

上马定江山
2025-04-14 11:48:04

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek +1
AI大模型入门指南 - Fine-tuning：小白也能看懂的“模型微调”全解析

Fine-tuning（模型微调）到底是个啥？模型微调是在预训练大模型（如DeepSeek、LLaMA、Qwen等）的基础上，用特定领域或任务的数据集对模型参数进行二次训练，让大模型“从通才成为专家”。预训练模型：已在大规模无标注数据上学习通用特征（如语言规则、物体识别）。微调：注入领域专属知识（如医疗术语、金融逻辑），使模型具备特定场景下的专业能力。

上马定江山
2025-05-13 11:44:17

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 6

#人工智能 #语言模型
硬核教程！手把手教你在本地跑 DeepSeek-R1，零门槛上手！

在 AI 发展浪潮中，逻辑推理能力正成为衡量智能水平的重要标准。而DeepSeek-R1 作为一款由中国 AI 公司 DeepSeek 开发的开源推理模型，正引领这一领域的新变革。它不仅能解决复杂的数学问题，还能执行实时决策，为 AI 在实际应用中的落地提供了更多可能性。在本教程中，我将手把手带你完成 DeepSeek-R1 在本地的运行流程，并详细讲解如何使用 Ollama 进行环境配置。

上马定江山
2025-03-30 08:00:00

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 26

#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
【AI大模型知识库】Dify+DeepSeek V3，知识库再次起飞！确实可以封神了

实测下来，真的新版DeepSeek V3，提升不止亿点点：上下文理解能力显著增强，回复更加详细，不容易出现幻觉，prompt理解能力增强，更加遵守prompt。经过多次测试，发现回复的内容，习惯性的会增加表格，进行对比（这点太贴心了）所以，现在新版DeepSeek V3应该是目前最具性价比的大模型了。各方面能力都直逼Claude3.7，但API甚至还能免费用。

上马定江山
2025-04-10 11:50:05

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 23

#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
【AI大模型】Ollama+Qwen2，轻松搭建支持函数调用的聊天系统

本文介绍如何通过Ollama结合Qwen2，搭建OpenAI格式的聊天API，并与外部函数结合来拓展模型的更多功能。tools是OpenAI的Chat Completion API中的一个可选参数，可用于提供函数调用规范（function specifications）。这样做的目的是使模型能够生成符合所提供的规范的函数参数格式。同时，API 实际上不会执行任何函数调用。开发人员需要使用模型输出来

 上马定江山
2025-04-17 11:50:08

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#人工智能 #服务器 #运维 +2
Qwen3即将发布？深度研究报告——解析阿里巴巴新一代大语言模型的技术革新与行业影响

Qwen3最引人注目的创新在于其动态可调混合专家架构。相较于前代产品的固定结构，第三代MoE系统通过以下机制实现智能资源分配：分层稀疏调度：配置文件中的mlp_only_layers参数允许开发者指定仅使用传统MLP的层序号，而decoder_sparse_step参数控制MoE层的插入间隔。例如配置mlp_only_layers = [0,6]时，模型将在第0、3、6层启用MoE，其余层保持密集

 上马定江山
2025-04-03 11:00:07

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 21

#语言模型 #人工智能 #自然语言处理
7B扩散LLM，居然能跟671B的DeepSeek V3掰手腕，扩散vs自回归，谁才是未来？

语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。但最近，这种印象正被打破。更多的研究者开始探索在图像生成中引入自回归（如 GPT-4o），在语言生成中引入扩散。香港大学和华为诺亚方舟实验室的一项研究就是其中之一。他们刚刚发布的扩散推理模型 Dream 7B 拿下了开源扩散语言模型的新 SOTA，在各方

 上马定江山
2025-04-08 11:27:35

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#人工智能 #语言模型 #DeepSeek
我的8G显存电脑实测本地部署qwen3.8-27B记录

本文记录了一张 8G 显存的 RTX 3070 实测本地部署 Qwen3.8-27B 社区量化版的全过程。作者通过三轮调参把生成速度从 3.5 t/s 提到 4.1 t/s，再通过切换 IQ2_M 量化把速度翻倍到 8.5 t/s，同时对比了 IQ4 与 IQ2 在质量和速度上的取舍。结论是：8G 显存跑 27B 完全可行，适合聊天、陪练和轻量角色扮演，但长文、代码等生产级任务仍需谨慎。

liuyunak
2026-08-25 11:26:34

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#人工智能 #语言模型
AI 编程助手（Cursor/Copilot/Claude Code）深度工作流优化：实践要点

AI 编程助手（Cursor/Copilot/Claude Code）深度工作流优化：实践要点”不能只停在原则层。实际处理前，先把当前目标、可用输入、依赖版本和允许的操作范围写清。信息缺失时，结论的表述也应收窄：可以说明尚未确认的部分，但不能把推测包装成已经发生的事实。这样读者能判断文章中的建议适用于哪一段链路，而不是把它当成没有前提的通用答案。

AI新角度
2026-08-24 17:06:11

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#人工智能 #语言模型 #开源
Qwen-UI-Agent：AI长出“手“了，真能替人操作手机电脑？

本文介绍阿里千问 8 月 20 日发布的 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent。它让 AI 学会"看懂屏幕、点击按钮、填写表单"，从而真正替人操作手机和电脑。文章用数据对比展示其在真机测试中的领先表现，并通过跨 App 办事、无 API 操作、跨设备协同等案例说明能力边界，同时解答"现在能否使用"和"安全性如何"两大核心疑问。

liuyunak
2026-08-23 13:00:53

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#ui #人工智能 #语言模型
AI Infra实战03：vLLM部署实战——跑通第一个大模型推理服务

在AutoDL T4 GPU上部署vLLM推理服务，使用Qwen2-1.5B模型实现OpenAI兼容API。详解模型下载、服务启动、多种API调用方式（对话/流式/角色设定），附T4环境踩坑记录（HuggingFace镜像、flash-attn兼容）。

weixin_38171602
2026-08-23 09:11:59

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#人工智能 #语言模型