【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。

【AI驱动】 文章介绍了两种使用 DeepSeek R1 模型搭建个人知识库的方法：API 搭建和本地部署。对于不涉密数据且追求最佳效果的用户，推荐使用 API 搭建方式，具体步骤包括下载 Cherry Studio 软件、注册硅基流动平台获取免费额度、配置 API Key、选择 DeepSeek R1 模型、配置嵌入模型、创建知识库并上传文件进行向量化。对于有充足算力和希望保护数据安全的用户，可以选择本地部署方案，步骤包括下载 Ollama 软件、安装 DeepSeek R1 模型、使用 Cherry Studio 作为 UI 界面连接本地模型。文章还提到，DeepSeek 作为中国团队开发的世界级大模型，为用户提供了强大的 AI 功能，同时也展示了中国 AI 技术的进步。

【AI驱动】 DeepSeek 近期在 AI 领域及大众中备受关注，预示着 2025 年 AI 技术将更普及。但其服务器卡顿问题影响了用户体验，为此 Chris 提供了包括获取官方 API Key、本地部署 DeepSeek 和推荐第三方 AI 客户端的解决方案。获取 API Key 可访问 DeepSeek 平台创建，但目前官方暂停充值服务。本地部署 DeepSeek 可通过 Ollama 工具实现，支持多种 AI 模型。对于不熟悉命令行的用户，推荐使用 ChatBox、CherryStudio 和 AnythingLLM 三款第三方 AI 客户端，它们支持多平台和多种 AI 模型，且注重本地数据存储与隐私保护。这些方法旨在帮助用户更高效地使用 DeepSeek，推动 AI 技术的普及与应用。

【AI驱动】 本文详细介绍了搭建知识库并接入微信机器人的完整流程，包括环境配置、知识库部署、资料上传及细节调优技巧。DeepSeek 部署分为本地部署和第三方 API 调用两种方式，本地部署数据私有且响应快，但需较高硬件配置；API 调用快速接入且免维护，但数据需传输至第三方，长期成本不可控。知识库搭建使用开源框架 AnythingLLM，支持多模态模型，强调本地化和隐私保护。通过火山方舟和硅基流动平台获取 API 密钥，配置知识库时需填写相关参数，如请求地址、模型名称等。资料上传后需优化文档格式以提高 AI 理解准确性，如整理关键内容、删除无关信息。最后，通过生成 AnythingLLM 秘钥并配置 NGCBOT，将知识库接入微信机器人，实现智能问答功能。

【AI驱动】 在深度学习中，前向传播和后向传播是训练神经网络的核心步骤。前向阶段，输入数据逐层通过网络生成输出；后向阶段，利用损失函数计算损失，通过链式法则反向传播梯度，并使用优化算法更新权重。对于大型语言模型（LLM），由于模型参数众多，无法装入单个 GPU 内存，需要采用模型并行和数据并行技术来加速训练。模型并行通过将模型按层或张量级别分区，分布到多个 GPU 上；数据并行则将模型复制到多个 GPU 上，独立生成梯度并同步更新。然而，大规模分布式训练面临资源利用、节点通信和同步等挑战。为充分利用集群计算资源，引入了多种管道并行技术，如 PipeDream 的“一前一后”（1F1B）调度策略，通过重叠通信和计算提高 GPU 利用率。零气泡流水线并行性进一步优化了计算和通信的重叠，减少流水线中的气泡。DeepSeek 从 V3 开始引入了 DualPipe 调度，通过细粒度阶段划分和双向流水线调度，提高了计算与通信的比率和效率，并定制了高效的跨节点全对全通信内核，充分利用集群的计算资源。