【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。

【AI驱动】 GPT 和 Llama 等大型语言模型都是使用下一个标记预测损失进行训练的。这些模型通过执行下一个标记预测任务来学习大型文本语料库 x1，... xT。正式来说，学习目标是最小化交叉熵损失： 其中 Pθ 是我们正在训练的大型语...

【AI驱动】 多头注意力机制是 Transformer 模型的核心组件，通过并行计算捕获序列中 token 之间的全局依赖关系，打破 RNN 和 CNN 的序列约束，推动语言模型发展。多查询注意力机制通过共享键和值提高增量推理速度，但可能降低质量并导致训练不稳定。分组查询注意力机制通过一组注意力头共享键和值的投影矩阵，在一定程度上缓解了这一问题。DeepSeek-V2 引入的多头潜在注意力（MLA）机制，通过低秩键值联合压缩技术减少 KV 缓存大小，显著降低内存占用并提高推理效率。MLA 核心是对键和值进行低秩联合压缩，消除推理时间键值缓存的瓶颈，同时采用解耦的 RoPE 策略以兼容低秩 KV 压缩。测试表明，MLA 在性能上优于传统多头注意力机制（MHA），且所需的 KV 缓存量明显小于 MHA。

【AI驱动】 DeepSeek 模型凭借在不损失准确率情况下显著提升训练成本和推理效率而备受关注。其沿用 Transformer 架构，从 V2 开始在多头注意力层采用低秩键值联合压缩技术减少 KV 缓存大小，在前馈网络层采用 Mixture - of - Experts（MoE）技术通过稀疏计算以经济成本训练强大模型。重点在于 DeepSeekMoE，它是 MoE 变体，有将专家细分激活及隔离共享专家两处变化，缓解了传统 TopK MoE 知识混合性和冗余性问题，实现更优性能。混合专家让 LLM 不同子网络吸收学习不同领域知识，使模型参数高度专业化且激活参数贡献高。尽管 DeepSeekMoE 性能接近理论上限，但仍有优化空间，如密集模型非边界、不同领域知识处理可差异化对待等。LLM 效率提升将推动 AI 繁荣，促使更多组织参与改进，降低 LLM API 成本，助力 AI 应用在各行业提高效率和处理知识任务。

【AI驱动】 本文汇总了2025年好用的GPT工具，包括国际和国内的热门选择。GPT的应用已经涵盖了内容创作、代码生成、文档处理等多个领域。例如，Guru专注于企业知识管理，而讯飞星火则提供了强大的文档生成功能。在内容创作方面，ChatSonic和般若AI表现突出，分别支持高质量文本生成和AI绘画。此外，GPT在代码生成和文档处理方面也有广泛应用，如GitHub Copilot和Documate等工具。在选择GPT工具时，用户需要根据功能、价格、支持平台等因素进行综合考虑。希望本文的介绍能够帮助您找到最适合自己的GPT工具。

【AI驱动】 本文介绍了如何利用Langchain和Ollama技术栈在本地部署资讯问答机器人，并结合RSSHub处理资讯。强调数据质量和大模型性能对RAG系统上限的影响，指出RAG虽能缓解大模型幻觉和信息滞后，但无法完全消除。本文为本地搭建RAG系统的用户提供实用参考。

【AI驱动】 2005年之前：API 的狂野西部 早期的互联网是非常狂野的，没有所谓前端后端之分。PHP 开发者可以把从处理用户的 HTTP 请求，连接 mysql，组装 SQL 进行查询，将查询结果转换成 HTML，一路到 HTML 响应返回给用...

【AI驱动】 AI Agent，也叫智能体，正处于一个快速发展阶段。随着多个新框架的出现和该领域的新投资，现代人工智能代理正在克服不稳定的起源，迅速取代 RAG 成为实施重点。那么，2024 年最终会成为自主人工智能系统接管我们写电子邮件、预订航班、处理...

【AI驱动】 MetaGPT简介简介 近年，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。它们不仅能生成和理解文本，还能进行复杂的分析和推理。与此同时，大语言模型还带火了智能体（即AI Agent）。智能体是一种能够感知环境、进行决...

【AI驱动】 Agent 目前我见到的最多的翻译是“智能体”，但是直译是“代理”。 那 Agentic 又要翻译成什么呢？我感觉“代理型”这样的词更合适。 所以为了不让读者混淆，我在本文直接用英文表示。 随着 LLM 的发展，AI 的能...

【AI驱动】 经过调研，我决定先采取 Langchain+Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，当然，后续我也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： ...

【AI驱动】 关于multi-agent 随着LLM的涌现，以LLM为中枢构建的Agent系统在近期受到了广泛的关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，通过为不同的Agent分配角色与任务信息，并配备相应的工具插件，从而完成复杂的任务。 ...

【AI驱动】 DeepSeek 在开源周第三天推出了专为 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 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的设计理念是简洁高效，核心代码仅约 300 行，同时在大多数矩阵尺寸下性能优于现有解决方案。该库支持三种数据排列方式：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）。DeepGEMM 采用即时编译技术，不需要在安装时进行编译，代码结构清晰易懂，非常适合学习 GPU 优化技术。