【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。

【日积月累】 文章介绍了如何利用DeepSeek技术，即使是技术小白也能在半小时内开发出微信小程序。通过通义灵码的“AI程序员”功能，用户可以接入DeepSeek V3和R1满血版，免费且不限量地使用其强大的推理能力。该工具支持智能问答和“AI程序员”两种模式，前者适合有一定编程基础的用户，后者则适合完全不懂编程的小白。用户只需通过自然语言描述需求，AI就能自动生成代码并完成小程序的开发。文章通过一个实际案例——开发一个记录如厕时间的微信小程序，详细展示了从需求描述、代码生成到小程序编译和上传的全过程。此外，通义灵码还具备代码优化、功能调整和错误修复的能力，极大地简化了开发流程，让普通人也能轻松实现应用开发。

【日积月累】 阿里云发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B。通过大规模强化学习，千问QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩DeepSeek-R1。在保持强劲性能的同时，千问QwQ-32B还大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署。

【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。

【日积月累】 DeepSeek 通过其先进的 AI 技术对比特币的未来价格进行了深度分析，预测其将在 2026 年初达到 50 万美元的历史高点。这一预测基于历史数据、宏观经济因素和技术发展的综合分析。DeepSeek 的 AI 模型在数据处理、趋势预测和实时监控方面展现了强大的能力，为比特币的市场分析提供了新的视角。尽管比特币的未来充满不确定性，但其在机构投资者入场、技术创新和全球采用率提升等方面的潜力不容忽视。DeepSeek 的分析不仅为投资者提供了参考，也凸显了 AI 技术在金融领域的广泛应用前景。

【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。

【API开发】 深度学习中的经典卷积神经网络架构解析 今天，我们将通过三个经典的 CNN 架构——VGG、NiN 和 GoogLeNet，来了解如何设计强大的深度学习模型。 使用重复元素的网络（VGG） 1 VGG网络 VGG块： ...

【日积月累】 本文将详细介绍如何申请Manus邀请码

【学习各类API】 支付API是一种应用程序接口，它允许不同的软件系统之间进行通信和数据交换，特别是在处理支付交易时。通过支付API，企业可以集成各种支付方式，如信用卡、借记卡、电子钱包等，为用户提供便捷的支付体验。支付API能够简化支付流程，提高支付效率，降低支付成本，并确保支付安全。它还可以帮助企业更好地管理支付数据，进行数据分析和报告生成，从而优化业务决策和运营。支付API在电子商务、金融服务、移动应用等领域广泛应用，是现代支付生态系统中不可或缺的一部分。

【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。

【学习各类API】 Google Bard API 是谷歌开发的一种先进语言模型API，它能够为应用程序提供强大的自然语言处理能力。通过Bard API，开发者可以在其应用中集成文本生成、翻译、对话式AI 等功能。这不仅提升了应用的智能性，也让用户体验更加流畅和自然。

【学习各类API】 本文是关于 Kraken API 的全面指南，旨在帮助用户通过编程实现 Kraken 交易所的加密货币自动交易。文章首先介绍了 Kraken API 的核心概念，指出它是一种允许用户通过代码在 Kraken 平台上交易加密货币的方法，支持包括现货、期货和保证金交易在内的多种功能。接着，指南详细说明了如何开始使用 Kraken API，包括在 Kraken 官网创建账户、生成 API 密钥以及配置权限的步骤，确保用户能够安全连接到交易所。随后，文章通过 Python 示例展示了如何利用 Kraken API 获取市场数据，例如使用 get_asset_info 函数获取可用资产列表，并将其整理为 pandas 数据框。此外，指南探讨了 Kraken API 的费用结构，指出其免费使用但交易费用根据交易类型和量而变化，同时提到其在某些地区受限的可用性。最后，文章总结了 Kraken API 对于算法交易者的价值，强调其多样化的交易选项和高竞争力，鼓励用户通过实践和参考文档深入探索其功能。