【API产品】 Groq API 支持多种模型，包括 Llama-3-8b-4096、Llama-3-70b-8192、Mixtral-8x22-327b8 和 Gemma-7b-it 等，能够实现文本生成、上下文理解和多语言支持等功能。在适用范围方面，Groq API 可用于内容创作、智能客服和数据分析等领域。目前，Groq API 未收费，但存在速率限制。性能方面，不同模型的生成速度和文本质量有所不同，Llama-3-70b-8192 的生成速度为每秒 280 个 tokens，文本质量媲美 GPT-4。文章还提供了使用 Groq API 实现持续会话的示例代码，帮助读者更好地理解和使用 Groq API。

【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。

【API术语解释】 ERT（电阻层析成像技术）通过在地表布置电极，注入电流并测量电压，获取地下电阻率分布信息，用于识别地下结构、物质组成及含水饱和度等参数。其核心功能包括地下结构成像、物质组成识别和含水饱和度监测，具有成本相对低廉、操作便捷和适用范围广等优势。ERT广泛应用于环境监测、工程勘察和地下水探测等领域，技术架构包括数据采集系统、数据处理系统和图像重建系统。未来，ERT技术有望进一步发展和拓展应用领域，为地质勘探和资源评估提供更有力的支持。

【日积月累】 本文详细介绍了如何接入海螺AI API ，包括获取API Token、多种部署方案（如Docker、Vercel、Render等）、核心接口的使用方法、高级功能配置以及推荐客户端。通过丰富的代码示例和实用建议，用户可以快速上手并优化使用体验。

【API术语解释】 Wandb（Weights & Biases）是一个用于机器学习项目的实验跟踪、可视化和管理工具，提供实验跟踪、可视化、模型管理、团队协作和版本控制等核心功能。它通过自动记录训练过程中的各种指标和参数，提供实时的可视化图表和交互式界面，帮助用户监控模型训练过程、优化性能，并分享和复现实验结果。Wandb 具有易用性、强大的可视化和分析功能、团队协作和共享以及跨平台支持等优势，广泛应用于深度学习模型训练、超参数调优、团队协作项目和模型版本管理等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动机器学习技术发展和应用。

【API术语解释】 OpenReview 是一个用于学术论文评审和讨论的在线平台，提供开放的环境促进学术交流透明度和协作性。其核心功能包括论文提交、评审、讨论和展示，优势在于开放性、协作性和强大的搜索筛选功能。广泛应用于学术会议和期刊的论文评审，以及研究项目的管理和协作。技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他学术平台整合，推动学术研究开放和协作。

【API术语解释】 LangSmith 是一种用于构建、测试和部署语言模型应用的技术工具。它提供强大的功能和接口，帮助用户高效管理和优化语言模型性能，实现精准语言理解和生成任务。具备易用性、扩展性等优势，在文本生成、语义分析、问答系统等多个自然语言处理领域有广泛应用场景。技术架构包括语言模型层、工具层和应用层，未来有望进一步发展和拓展应用范围，为自然语言处理技术进步贡献力量。

【API术语解释】 LangChain 是一种用于优化语言模型应用和性能的新兴技术概念。它通过构建链式结构整合多种语言处理工具和技术，具有灵活性、扩展性和高效性等特点，在文本生成、语义分析、机器翻译等多个自然语言处理领域有着广泛的应用场景。其技术架构包括数据层、处理层和应用层，未来有望进一步发展和拓展应用范围，为自然语言处理技术的进步贡献力量。

【API术语解释】 GraphRAG 是一种结合了知识图谱和检索增强生成技术的框架，通过结构化的知识图谱提升语言模型在复杂数据处理中的性能。它利用图结构化数据表达知识，支持多跳推理和复杂的语义查询，显著解决了传统方法在处理复杂信息时的局限性。GraphRAG 的应用场景广泛，尤其适合问答系统、文档理解和知识推理等任务，能够生成准确且逻辑连贯的内容。

【API术语解释】 GitHub Actions 是一种强大的工具，允许开发者在 GitHub 仓库中创建自定义工作流，实现持续集成和自动化管理。通过使用 GitHub Actions，维护者可以自动化诸如构建、测试和部署代码等任务，从而将更多精力集中在编写高质量代码和项目管理上。这不仅提高了项目的效率，还增强了社区的互动性。

【API术语解释】 TransformerDecoderLayer 是 Transformer 架构中解码器的核心组件，用于高效处理目标序列并生成输出。它通过自注意力机制捕捉目标序列内部的依赖关系，利用多头注意力机制与编码器的上下文信息交互，并通过前馈神经网络进行非线性变换，从而实现高质量的序列生成。在实现上，TransformerDecoderLayer 提供了灵活的参数配置，包括输入特征维度、注意力头数、前馈网络维度等，广泛应用于机器翻译、文本生成和序列到序列任务中，成为现代自然语言处理任务中不可或缺的模块。

【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。