【日积月累】 什么是大模型？大模型指的是拥有大量参数和深度层次的神经网络模型，通常用于处理复杂任务并能够从海量数据中学习复杂的表示。随着计算能力的提升和数据资源的增长，研究人员能够构建更大规模的模型，如GPT-3，其参数数量达到1750亿个。大模型的核心技术包括深度神经网络和Transformer架构，通过自注意力机制处理大规模数据。它们在自然语言处理、图像识别和语音识别等领域展现了强大能力。

【日积月累】 Kimi大模型作为国内智能助手的代表，以其高效的信息处理能力和广泛的知识覆盖，在市场中迅速崛起。Kimi不仅支持长文本处理，还能灵活解析多种文件格式，满足用户多样化需求。与GPT-4相比，Kimi在中文对话和文件解析方面更具优势。北京月之暗面科技有限公司通过创新战略和强大的技术支持，使Kimi大模型成为现象级产品，为用户带来了便捷的智能助手体验。

【日积月累】 本文探讨了全球与国内的AI大模型有哪些。全球方面，包括ChatGPT、Claude、Gemini等，展现了在语言理解和多模态任务中的优秀表现。国内方面，星火大模型和智谱清言等在自然语言处理和生成任务中具有优势。这些大模型在各领域中的应用推动了技术的革新和发展。

【日积月累】 多模态大模型综述：探索多模态AI的前沿与应用。近年来，多模态大语言模型（MLLM）成为人工智能研究的重要方向，通过结合文本、图像和音频等多种数据模态，展示了创新能力，如基于图像写故事和无OCR的数学推理等。这些模型受益于大语言模型（LLM）的发展，通过模态特定的编码器、跨模态融合层和主干网络实现多模态数据的理解与生成。多模态大模型在情绪识别和图像生成等领域展现出应用潜力，未来研究将提升其效率和性能。

【日积月累】 中文大模型是指能够处理中文文本的大规模语言模型，随着自然语言处理技术的发展，成为人工智能领域的重要力量。其核心技术包括Transformer架构，以及预训练与微调技术。这些技术使中文大模型能够高效地在医疗、金融、教育等领域实现智能化应用。然而，中文大模型也面临人才紧缺和算力资源限制等挑战。未来发展趋势包括精细化、多模态、云服务和开源化，将促进其在各行业的普及与应用。

【日积月累】 盘古大模型是人工智能领域的重要突破，采用了Transformer架构，具备强大的自然语言处理能力。其通过海量数据训练，在文本生成、机器翻译和信息检索等领域展现应用潜力。盘古大模型的未来发展将聚焦于提升模型的可解释性和安全性，以应对数据安全、模型偏见等商业应用挑战。

【日积月累】 大型語言模型作为人工智慧领域的重要组成部分，基于深度学习技术，能够理解和生成类似人类的文本。其应用涵盖人工智慧代理、聊天机器人、内容生成、语言翻译等领域，显著提升工作效率。未来，大型語言模型将专注于提高性能、减少偏见和增强人机交互，为全球用户提供更智能的支持。

【AI驱动】 如何本地部署DeepSeek AI模型，并结合私人知识库和联网搜索功能。文章首先指导读者通过ollama官网下载并安装DeepSeek模型，然后介绍了如何通过Page Assist插件在浏览器中使用DeepSeek模型，并设置语言和联网搜索功能。接着，文章讲解了如何搭建私人知识库，包括拉取文本嵌入模型和上传本地资料。最后，作者展示了如何利用知识库来回答特定问题，并提供了一个免费星球链接，其中整理了各种学习DeepSeek的资料。整个教程旨在帮助用户实现无需复杂配置的本地部署，同时享受联网搜索和知识库带来的便利。

【AI驱动】 结合DeepSeek和Kimi AI工具，可以在短短三分钟内生成专业的PPT。文章首先介绍了如何使用DeepSeek生成PPT内容，通过提出具体要求，DeepSeek能够提供逻辑性强且全面的内容。然后，利用Kimi PPT助手进一步润色和完善大纲，并一键生成PPT，用户可以选择免费的PPT模板进行个性化设置。文章强调了这种AI工具组合的高效率，显著提升了职场人士制作PPT的效率，使得PPT制作变得轻松快捷。

【AI驱动】 行者AI视频发布了一篇教程，展示了如何利用DeepSeek和哩布AI工具在短短三分钟内制作出哪吒2走秀视频。文章首先介绍了通过DeepSeek生成走秀场景的AI绘画提示词，然后指导读者在哩布官网使用预设的哪吒IP模型生成走秀图片。接下来，使用可灵AI将图片转化为视频，并进行后期剪辑，添加背景音乐和调整节奏以完成最终作品。整个过程简便快捷，使得每个人都能成为内容创作者，且DeepSeek在多个领域都能发挥巨大作用。文章最后提到，通过这些步骤，可以轻松制作出高质量的视频，并鼓励读者加入AI公开课分享群以获取更多AI干货。

【AI驱动】 如何使用DeepSeek工具制作AI古诗词视频，以此在社交媒体上快速增粉。文章详细拆解了视频制作流程，包括利用DeepSeek生成古诗分镜脚本、绘画提示词，使用即梦AI工具根据提示词生成图片，并通过即梦AI将图片转化为视频。此外，还涉及了视频配音和剪辑的步骤。文章还探讨了此类视频账号的变现方法，如通过视频平台的创作者分成计划、小红书商单、橱窗带货和定制课程等方式实现盈利。作者强调了AI工具在内容创作中的普及和重要性，并提供了DeepSeek使用指南的领取方式。

【AI驱动】 利用DeepSeek大模型在个人电脑上构建一个轻量、极速且免费的个人知识库。该知识库软件不需要向量数据库，对电脑性能要求低，能够快速响应查询并提供AI分析。作者选择了whoosh作为查询工具，因为它轻量且开源，同时选择了DeepSeek-r1:1.5b模型，因为它能够提供快速且高质量的回答。通过whoosh和DeepSeek-r1:1.5b的结合，实现了毫秒级的关键词查询和秒级的AI回复。此外，作者还对软件进行了多项改进，包括优化whoosh查询逻辑、调整PDF读取方案等，并计划增加更多功能，如网页抓取和自动大模型分析。目前，该软件已完全开源，用户可以通过作者的公众号获取代码。文章还提到了DeepSeek-r1模型的创新点，包括冷启动数据与多阶段训练、强化学习驱动的推理优化以及蒸馏技术扩展能力。作者强调，这个本地搭建的个人知识库方案是轻量高效的，极速响应的，并且完全免费开源，适合个人和企业使用。

【AI驱动】 本文介绍了如何将DeepSeek最新推理模型R1接入Python编程环境，并在本地电脑上进行搭建。该方法不仅支持个人知识库管理，还能提高编程学习效率，且完全免费，不需要任何费用。推荐的搭建框架包括DeepSeek-r1:1.5b模型、PyCharm社区版开发环境和CodeGPT插件。DeepSeek-r1:1.5b模型即使在小参数尺寸下也能提供高质量的回答，适合没有大显存GPU的普通电脑使用，能够实现快速响应。文章详细描述了从安装PyCharm社区版到下载ollama软件并安装deepseek-r1:1.5b模型，再到将模型接入PyCharm的步骤。通过CodeGPT插件，用户可以在PyCharm中直接与DeepSeek-r1进行对话式提问，辅助编程学习，享受快速的本地运行体验，无需额外费用。

【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。