【AI驱动】 Anthropic 公司发布了其最新模型 Claude 3.7 Sonnet，这是全球首个混合推理模型，能够提供即时响应或逐步展示思考过程。该模型在编码和前端开发方面表现出色，成为 Anthropic 有史以来最优秀的编码模型。Claude 3.7 Sonnet 支持标准和扩展思考模式，API 用户可以精确控制模型的思考时间。此外，Anthropic 还推出了智能编码工具 Claude Code，帮助开发人员直接从终端将工程任务委托给 Claude。Claude 3.7 Sonnet 在多项基准测试中刷新了记录，如在 SWE-bench Verified 上实现了 SOTA 性能，显著提升了数学、物理、指令遵循、编码等任务的表现。该模型现已在所有 Claude 计划中上线，包括免费版，扩展思考模式对非免费用户开放。

【AI驱动】 Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司推出的一款先进的语言模型，支持多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、对话管理和自动生成代码等。该模型具备高度的灵活性和可扩展性，广泛应用于多个领域。文章详细介绍了如何调用 API 的具体步骤，并通过表格形式对比了不同类型 API 的日均调用量及其主要功能。特别强调了自动生成代码的功能，展示了如何根据需求生成高质量的代码片段，减少了手动编写的工作量。此外，还展示了多个实际应用场景，如文本生成、问答系统和对话管理等。总之，Claude 3.7 Sonnet 以其强大的功能和广泛的应用场景，成为推动现代自然语言处理技术发展的关键力量。

【AI驱动】 DeepSeek FlashMLA代码库通过分页KV缓存、动态Tile调度、BF16混合精度三大核心技术，在Hopper GPU架构上实现大模型推理的突破性优化。基准测试显示，其在8K长序列处理中达到121 tokens/s的吞吐量，较传统方案提升189%，同时降低35%的显存占用。成本效益分析表明，采用FlashMLA可使千亿模型推理集群的三年TCO节省超$1.2M，API服务定价具备38%的降价空间。该代码库已成功应用于金融文档解析、多模态客服等场景，支持单卡128路高并发处理。开发者可通过Docker快速部署，结合动态批处理配置与实时监控指标，实现高效稳定的生产级AI服务。作为国产AI基础设施的重要突破，FlashMLA的开源标志着大模型推理优化进入"显存智能调度"的新阶段。

【AI驱动】 DeepSeek 开源周第一天，推出了名为 FlashMLA 的技术，该技术为 Hopper GPU 开发的高效 MLA 解码内核，专门针对可变长度序列进行了优化，已投入生产。FlashMLA 使用后，H800 可达到 3000GB/s 内存，实现 580TFLOPS 计算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的创新注意力架构，从 V2 开始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中实现成本大幅降低，但计算、推理性能仍能与顶尖模型持平。此次发布的 FlashMLA 支持 BF16，分页 KV 缓存，块大小为 64。环境要求为 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通过低秩联合压缩技术，将多头注意力中的键（Key）和值（Value）矩阵投影到低维潜在空间，从而显著减少键值缓存（KV Cache）的存储需求。V2 版本中，显存占用降到了过去最常用的 MHA 架构的 5%-13%，推理成本仅为 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更为明显。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上获得了超过 10000 个赞，成为该平台近 150 万个模型之中最受欢迎的大模型。

【AI驱动】 本文为零基础用户提供克隆并部署Next.js博客的保姆教程。借助AI工具Trae，分析目标网站技术栈后，通过截图+自然语言提示（如“复制图片效果”）生成代码。针对依赖安装问题，改用淘宝镜像和yarn加速。分步完善吸顶菜单、文章列表及底部导航，利用AI调试异常代码。最终推送代码至GitHub，一键部署到Vercel生成可访问站点。

【AI驱动】 DeepSeek官方推出13类实用提示词指南，覆盖AI交互核心场景，如模型定制（生成Linux助手等）、角色扮演（沉浸对话）、文案/代码生成（大纲、JSON结构化）、翻译优化（信达雅标准）、诗歌创作等，通过系统提示词设定规则、用户提示词调整需求，支持合并输入简化操作。适用于编程、营销、写作等场景，结合案例与扩展思路，帮助用户精准提问，提升AI输出效率与实用性。

【AI驱动】 API使用的几种方式：飞书多维表格调用，Coze智能体调用，浏览器插件调用。

【AI驱动】 阿里云PAI平台现已支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型的云上一键部署，助力企业用户和开发者实现模型与业务的高效融合。DeepSeek-V3是一个参数量达671B的MoE架构大语言模型，采用MLA和DeepSeekMoE架构优化，支持多token预测训练目标，性能接近国际顶尖闭源模型。DeepSeek-R1则是高性能推理模型，参数量为660B，通过强化学习显著提升推理能力。PAI Model Gallery集成了包括DeepSeek系列在内的多种预训练模型，用户可零代码完成从训练到部署的全流程。部署方式包括vLLM加速部署和Web应用部署，支持多种推理框架，部署后可快速获取调用接口，实现模型的高效应用。

【AI驱动】 文章探讨了大模型在智能电视意图识别中的应用与工程化实践，对比了基础模型、RAG（检索增强生成）和微调模型三种方案的优缺点。智能电视行业正借助AI大模型的自然语言处理和逻辑推理能力提升用户体验，但传统NLP算法在复杂语境下的意图识别、上下文理解和多轮对话方面存在局限性。文章详细介绍了三种方案的特点、模型选择、实现方法及优缺点：方案一（基础模型+Prompt）开发成本低，但对垂类领域分类识别能力有限；方案二（基础模型+Prompt+RAG）通过知识库增强意图分类能力，但存在延迟和幻觉问题；方案三（小尺寸模型微调）通过LoRA微调解决延迟问题，同时利用微调提升数据增强效果。最终，作者选择了7B底座的微调方案，并通过自动质检和自动微调工程链路实现生产准确率的持续优化。该方案在某国产头部电视厂家落地后，平均延迟500ms，实时准确率达到98%以上，显著提升了用户体验。

【AI驱动】 本文介绍了如何通过阿里云的函数计算（FC）和云原生应用开发平台（CAP）以零代码、低门槛的方式一键部署DeepSeek-R1系列模型。文章以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF模型为例，展示了两种部署方式：模型服务部署和应用模板部署。模型服务部署通过API调用接入线上业务应用，支持Ollama和Transformers框架，用户可快速配置资源并完成模型部署，最快10分钟即可完成。应用模板部署则实现DeepSeek-R1模型与OpenWebUI的结合，用户可通过OpenWebUI界面直接与模型对话。该方案采用按量付费模式，支持弹性伸缩和高可用性，适合希望快速部署、无需关注运维的用户。

【AI驱动】 本文介绍了如何将DeepSeek-R1开源模型部署到GPU云服务器，并在服务器上安装配置Ollama和Open WebUI。文章首先指出，云端部署DeepSeek模型具有部署效率高、成本优化和创新资源丰富等优势。接着，文章详细说明了部署过程，包括创建专有网络VPC和交换机、配置安全组、创建GPU云服务器实例等环境准备工作，以及通过Ollama框架部署模型和使用Open WebUI调用模型服务的具体步骤。最后，文章还提供了应用体验指南，包括如何访问示例应用、与模型进行对话交互，以及如何通过Chatbox客户端配置Ollama API进行对话。

【AI驱动】 本文介绍了如何在IDE中使用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版模型，以及通义灵码的最新功能升级。通义灵码支持VS Code、JetBrains IDEs等多种开发环境，用户可通过插件市场或官网下载安装，并在IDE中切换使用Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型，以实现代码生成、智能补全、代码优化等功能。文章详细说明了在JetBrains IDEs和VS Code中安装通义灵码的步骤，并介绍了其核心能力，包括行级/函数级实时补全、自然语言生成代码、企业代码生成增强、智能问答以及AI程序员的多文件代码修改和单元测试生成等功能。通过这些功能，开发者可以在IDE中高效完成复杂编码任务，提升编程效率和代码质量。

【AI驱动】 文章介绍了如何通过阿里云函数计算（FC）的GPU预留实例闲置计费功能，破解vLLM和DeepSeek规模化部署中的“不可能三角”问题，即性能、成本与稳定性的平衡。文章指出，vLLM和DeepSeek等大语言模型在规模化部署时面临诸多挑战，包括大规模参数量导致的启动和加载问题、高效推理能力要求、上下文理解的连贯性需求，以及显卡资源利用率、成本控制等难题。FC通过预先启动服务实例、灵活计费模式和自主研发调度算法等方式，优化了性能、降低了成本、保障了稳定性。同时，FC还支持高效的开发与运维能力，提供多种请求导入机制和简便的部署流程，使得企业可以专注于业务逻辑创新。

【AI驱动】 本文从技术架构的全局视角出发，详细剖析了大模型推理服务的全景图。文章指出，随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 等大模型的发布，推理性能成为优化的关键领域，其提升涉及芯片层、编程语言层、深度学习框架层、推理加速层、大模型层、计算平台层、应用编排层和流量管理层等多个技术层级的协同优化。文章逐一介绍了各层级的关键技术和代表性方案，如芯片层的 NVIDIA、AMD 和国内的平头哥、华为 Ascend；推理加速层的 vLLM、TensorRT-LLM 和阿里云的 BladeLLM；以及流量管理层的 Higress 和阿里云云原生 API 网关等。通过这些内容，文章展示了大模型推理服务的全貌，并强调了各层级优化对提升推理性能、降低成本和改善用户体验的重要性。

【AI驱动】 本文讲述了作者通过提示词工程在 Claude 上“复刻”DeepSeek-R1 使用效果的过程。作者首先介绍了 DeepSeek-R1 的特点，包括其在复杂推理任务中的卓越表现以及公开的深度思考过程。为了在 Claude 上实现类似效果，作者尝试通过调整提示词，让模型先输出推理过程再给出结论，并通过结构化标签展示思考过程。经过多次优化，最终成功模拟出 DeepSeek-R1 的深度思考框架，提升了 Claude 3.5 Sonnet 的表现。这一过程不仅实现了在 Claude 上复刻 DeepSeek-R1 效果的目标，还展示了提示词工程在优化大模型输出中的重要作用，同时为用户提供了更透明化的推理过程和更个性化的使用体验。