枫夜求索阁

从青铜到王者：30组魔法公式解锁DeepSeek隐藏潜能

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本书为你呈现30组精心设计的"魔法公式"，助你从AI新手蜕变为DeepSeek驾驭高手。

从入门到精通：用Cherry-Studio玩转本地知识库，这个职场神器你值得拥有

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从入门到精通：用Cherry-Studio玩转本地知识库，这个职场神器你值得拥有

打破信息茧房！RAG技术如何让AI拥有“实时外挂大脑“？

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今天要聊一个让AI从"嘴炮王者"变身"学术裁缝"的黑科技——RAG（检索增强生成）。这货堪称人工智能界的"人形自走图书馆"，专治模型胡编乱造的老毛病！

薅百度羊毛指南：白嫖Deepseek-R1的「满血版」正确姿势

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听说百度云千帆平台最近把Deepseek-R1模型当「赛博菩萨」供着，免费开放期间连算力费用都替你充功德？与其在官网挤成沙丁鱼罐头，时不时就碰见“服务器繁忙”的报错，不如跟我玩转这套「白嫖经济学」。

用Ollama三分钟部署DeepSeek！零配置+小白友好，让你的电脑秒变AI神器

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如果你曾因配环境、装CUDA、解决依赖冲突而头秃——Ollama来了！它像“AI模型的全自动管家”，一句命令拉取模型、零配置启动，甚至内置API，连你家的猫都能学会（夸张了，但真的简单）。

Spring容器的本质

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文章详细讨论了Spring框架中IoC容器的核心机制，包括BeanFactory和ApplicationContext的实现。通过分析Spring源码，解释了依赖注入、工厂模式、单例模式等设计模式在Spring中的应用。

微调碾压RAG？大模型意图识别工程化实践

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本文介绍了大模型意图识别能力在智能电视AI OS中的落地过程和思考。文章详细探讨了传统NLP算法的不足，并提出了基于大模型的解决方案，包括RAG和SFT方法。还讨论了意图识别在智能电视中的具体应用场景、挑战及优化策略。

漫谈DeepSeek及其背后的核心技术

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文章介绍了DeepSeek公司的大模型技术，特别是其V3版本的核心技术。讨论了模型的架构、训练和推理成本以及创新的MLA注意力机制和无辅助损失负载均衡策略。还探讨了用于FP8训练的混合精度框架和多Token预测的训练目标，展示了DeepSeek在AI领域的创新和低成本优势。

提示词工程的十大认知误区

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本文列举了提示词工程的十大认知误区，并分享了作者的见解。文章指出，提示词工程并非简单易学，需要深入理解设计模式和框架；它不能解决一切问题，效果受模型能力和编写水平限制；不同的场景和模型需要灵活调整提示词；复杂的提示词不一定效果好；示例数量要适中；提示词需根据需求不断调优；测试效果与线上表现可能不同；用户输入同样重要。掌握这些技巧有助于更好地利用大模型的潜力。

一文搞懂DeepSeek - DeepSeek“知识蒸馏”OpenAI？

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DeepSeek是一家新兴的AI模型开发者，近期被OpenAI和Anthropic质疑利用其模型进行训练。文章详细解释了知识蒸馏的概念，并介绍了DeepSeek在模型架构与算法上的创新，包括混合专家架构（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）。这些技术旨在降低成本并提高效率。