【AI驱动】 文章介绍了OpenManus项目，这是一个由MetaGPT团队在GitHub上开源的项目，旨在复刻Manus的核心功能，从而打破AI Agent的「特权壁垒」。Manus是一款现象级产品，其内测邀请码曾被黄牛炒至5万元，但网友实测发现其任务执行延迟严重，服务器频繁崩溃。OpenManus项目提供了一个免费的、支持本地部署的解决方案，可以外挂任意工具链。

【AI驱动】 在DeepSeek开源周的第二天，团队发布了DeepEP，这是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的高效通信库。DeepEP针对DeepSeek-V3论文中提出的组限制门控算法进行了优化，并为非对称域带宽转发提供了高性能核心，这些核心不仅具有高吞吐量，适合训练和推理预填充任务，还支持流多处理器（SM）数量控制。对于延迟敏感的推理解码场景，DeepEP包含一组纯RDMA低延迟核心，将延迟降至最低，并引入了基于钩子的通信-计算重叠方法，不占用任何SM资源，进一步提升效率。

【AI驱动】 DeepSeek在其开源周的最后一天发布了支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施，包括Fire-Flyer File System（3FS）和构建于其上的Smallpond数据处理框架。3FS是一种并行文件系统，它充分利用现代SSD和RDMA网络的全带宽，在180节点集群上实现了6.6 TiB/s的聚合读取吞吐量，并在25节点集群的GraySort基准测试中达到3.66 TiB/分钟的吞吐量。3FS具有分离式架构、强一致性、文件接口等关键特性，并支持多样化工作负载，如数据准备、数据加载、检查点保存和推理KVCache。Smallpond是一个轻量级数据处理框架，建立在3FS之上，具有高性能、可扩展性和易用性特点，支持Python 3.8到3.12，可以通过pip安装。DeepSeek本周发布的技术栈还包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM以及并行计算策略，展示了其在大模型技术领域的全面布局。

【AI驱动】 DeepSeek在第四天开源了一套专为大规模AI模型设计的并行计算策略优化工具，包括DualPipe、EPLB和Profile-data三个项目。DualPipe是一种双向流水线并行算法，实现了前向和后向计算过程的计算-通信阶段完全重叠，减少了流水线气泡。EPLB是专家并行负载均衡器，通过复制工作量大的专家并合理分配到各GPU上，确保负载均衡。Profile-data提供了性能分析数据集，帮助社区理解计算与通信重叠的性能。这些工具共同支撑了DeepSeek-V3模型的高效训练和推理并行处理能力。

【AI驱动】 在DeepSeek开源周的第三天，团队发布了DeepGEMM，这是一个专为Hopper架构GPU优化的矩阵乘法库。DeepGEMM支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为DeepSeek-V3/R1的训练和推理提供支持，并在Hopper GPU上实现了1350+ FP8 TFLOPS的高性能。该库的核心代码简洁高效，仅约300行，且在大多数矩阵尺寸下性能优于现有解决方案。DeepGEMM支持三种数据排列方式，包括标准排列和两种专为混合专家模型设计的特殊排列（连续排列和掩码排列），并采用即时编译技术，无需在安装时进行编译。

【AI驱动】 DeepSeek-R1作为一款开源的AI模型，因其出色的性能和成本效益而受到广泛关注。它不仅在问题解决、推理和编码方面表现出色，还通过内置的链式思考推理提升了效率。本文详细介绍了如何使用Ollama在本地免费运行DeepSeek-R1模型，整个过程仅需3分钟。通过简单的安装步骤，用户可以快速下载并启动该模型，实现在本地与DeepSeek-R1的交互。此外，文章还提供了如何结合SingleStore数据库和LangChain框架构建RAG应用的教程。通过NVIDIA NIM微服务获取DeepSeek-R1的API密钥后，用户可以利用LangChain将模型与SingleStore数据库连接，实现对自定义文档的查询和分析。这一过程不仅展示了DeepSeek-R1的强大功能，还为开发者提供了在本地运行和部署AI模型的实用指南。

【AI驱动】 近期，比特币市场经历了一轮显著波动，其价格在短时间内大幅下跌。尽管中国初创公司 DeepSeek 并未直接涉及比特币领域，但其引发的市场连锁反应却对比特币价格产生了显著影响。DeepSeek 提出的低成本人工智能模型引发了科技股的抛售潮，进而影响了比特币市场。比特币价格的下跌并非孤立事件，而是与科技股市场的整体表现密切相关。数据显示，比特币与纳斯达克指数的相关性在近期达到了0.5，显示出两者之间强烈的联动性。此外，比特币挖矿行业也受到了波及，相关公司股价出现了大幅下跌。尽管如此，市场对比特币的长期前景仍保持乐观，其价格走势将继续受到市场情绪和宏观经济环境的影响。投资者在面对短期波动时应保持谨慎，同时关注市场动态和政策变化。

【AI驱动】 Manus AI 由Monica开发，是一款能够自主完成复杂任务的通用AI代理工具，例如筛选简历、房产分析和股票研究等。它强调简单易用和高质量成果，用户只需输入简单指令即可获得输出，其官网展示的应用实例也凸显了其解决现实问题的潜力。感谢您的指正，我会确保后续回答更加准确。

【AI驱动】 Manus 是一款由中国Monica.im团队于2025年3月5日发布的全球首款通用型AI智能体产品，其开发团队成立于2023年，专注于人工智能助手的开发。其核心定位是能够自主规划并执行复杂任务，直接交付完整成果，而不仅仅是提供建议或答案。

【AI驱动】 通用AI智能体Manus是一种融合自然语言处理、多模态学习和强化学习的新型人工智能技术，其核心优势在于跨领域的智能化交互能力。在游戏领域，Manus通过动态调整NPC行为提升玩家体验；在金融科技中，它通过实时数据分析提供个性化投资建议。此外，Manus在模型轻量化、隐私保护等热点技术上也取得了显著进展。未来，随着技术优化与新场景探索的深入，通用AI智能体Manus有望成为人工智能发展的重要推动力量。

【AI驱动】 DeepSeek R1 是一种大型语言模型（LLM），通过强化学习（RL）显著提升了推理能力。与传统模型不同，它主要依赖强化学习而非监督学习，通过小组相对策略优化（GRPO）提高准确性和格式奖励，从而增强推理能力。

【AI驱动】 Claude 3.7 Sonnet作为Anthropic公司最新发布的人工智能模型，凭借其混合推理能力和卓越性能，成为当前AI领域的焦点。本文详细介绍了Claude 3.7的使用方法，包括官方渠道和第三方平台，如Claude官网、Slack集成、Poe平台、ChatShare、Trae、Sider、Lmsys和Perplexity等。同时，针对国内用户，提供了通过AWS的Claude API、借助海外资源直接使用以及使用AI聚合站等策略。技术特点方面，Claude 3.7具备混合推理能力、强大的编码性能和灵活的输出容量，适用于多种实际应用场景，如医疗保健、金融服务和开发与编程。通过性能对比数据和示例代码，本文为用户提供了全面的技术解析和使用指南，帮助用户更好地理解和应用Claude 3.7 Sonnet。

【AI驱动】 Wan2.1 是由阿里巴巴云开发的一款开源AI模型，专为高效、高质量的视频生成而设计。它在多个方面表现出色，包括文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）、视频编辑和文本到图像（T2I）等功能，并且能够生成中英文双语字幕，使其在多语言应用场景中具有独特优势。Wan2.1 基于扩散变换器范式构建，通过流匹配框架增强，其核心创新包括 Wan-VAE 和 Video Diffusion DiT，能够高效处理1080P视频并保持时间连贯性。在 VBench 基准测试中，Wan2.1 的总体得分为86.22%，超越了竞争对手 Sora 的84.28%。它在 ID 一致性、单对象准确性和空间位置准确性方面表现出色，尽管在运动平滑性和大运动生成方面略逊一筹，但差距非常小。Wan2.1 的开源特性使其对开发者极为友好，开发者可以轻松获取其代码并进行定制和集成。其应用场景广泛，涵盖内容创作、教育、影视、广告、游戏等多个领域，能够为不同行业提供强大的支持。

【AI驱动】 该工作所提出的模块化(Modular)RAG比较有趣，因此，今天我们来看看这个话题，价值之一在于，对RAG各个模块的方案进行了归置，对建立体系认知有帮助，供大家一起参考

【AI驱动】 在 TensorFlow 中，通过 tensorflow.keras 模块构建 CNN 模型。首先加载 MNIST 数据集并进行归一化处理，接着构建包含卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）和全连接层（Dense）的顺序模型。训练模型时，使用 adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数，通过 model.fit 方法进行训练。评估模型性能则通过 model.evaluate 方法。 在 PyTorch 中，同样加载 MNIST 数据集，并使用 torchvision.transforms 进行数据预处理。定义一个继承自 torch.nn.Module 的模型类，添加卷积层、池化层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 和交叉熵损失函数训练模型，通过循环迭代数据加载器进行模型训练和评估。 循环神经网络（RNN）： TensorFlow 实现的 RNN 使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN 层。定义模型时，指定 RNN 单元数量和返回序列的参数，最后通过全连接层连接到输出层。PyTorch 实现的 RNN 定义一个自定义模型类，包含 nn.RNN 层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 优化器和均方误差损失函数训练模型，通过循环迭代数据进行训练，并在测试集上评估模型性能。