DeepSeek 作为大模型新锐，凭借其在算法、架构及系统等核心领域的创新突破，迅速获得业界瞩目。在巨大的热度下，面对海量请求，越来越多用户遇到了请求失败、调用超时、结果无法返回等稳定性问题。火山引擎边缘大模型网关通过一个 API 接入多家模型服务，利用全球边缘节点就近调用，提升响应速度；支持故障自动切换、重试和超时控制，确保服务可靠性；兼容 OpenAI 接口标准，可快速集成 DeepSeek

大家好，我是苏三。最近DeepSeek非常的火爆，而我们开发中常用的是IDEA，如果将DeepSeek集成到IDEA中，一定会大大提高开发效率。Let'go！前面的话，我整理了一套软件的安装，平时我开发都是用的这一套软件。对于IDEA的安装，可以去官网进行下载：https://www.jetbrains.com.cn/idea/如果不想下载的话，我也给你整理好了，直接获取： 公众号回复： IDEA

开工第一篇，部署满血deepseek r1的避坑指南

【HuggingFace项目】：Open-R1 - DeepSeek-R1 大模型开源复现计划

精选24年经典RAG论文，过年也要学习哦！

行到水穷处，坐看云起时。大家好，我是卖热干面的小女孩。今天与大家分享的是DeepSeek系列模型家族的技术创新。DeepSeek 横空出世并迅速走红，在全球科技圈引发强烈震动，直接致使NVIDIA股价暴跌 18%，全球科技股市市值蒸发近1万亿美元。特朗普出人意料地公开称赞DeepSeek 的崛起具有 “积极意义”，还表示这给美国敲响了 “警钟”。Anthropic一方面对DeepSeek 的成就予

MedSAM，医学图像分割首个基础模型！

备注好友：方向-学校/公司-姓名/昵称【AIGC 先锋科技】交流群最近，视觉语言模型（VLMs）如CLIP在视觉任务的自监督表示学习方面取得了显著成功。然而，有效地将VLMs应用到下游任务仍具有挑战性，因为它们的准确性通常依赖于耗时且需要专业知识的时间密集型 Prompt 工程，而全模型微调则成本高昂。这在生物医学图像中尤为明显，因为与自然图像不同，生物医学图像通常具有有限的标注数据集、不直观的图

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在当前的人工智能发展中，单一模型的表现往往难以满足复杂任务的需求。为应对这些挑战，多模型协作的方法应运而生，“专家组合”（Mixture of Experts）便是其中一种有效的模型协作方法。专家组合不仅能提升模型的准确性，还能通过合理分工提升效率，提供跨领域的综合解决方案。本文将从多个角度探讨专家组合的概念、实现方法、实际应用场景以及未来发展趋

DeepSeek又传大消息。据国家超算互联网官方消息，目前DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型已登陆超算互联网平台。涵盖了目前火爆的从1.5B到14B的蒸馏模型，以及从7B到32B的DeepSeek Chatbot可视化界面， 近期还会陆续上线32B、70B等更多版本。伴随DeepSeek系列模型上线国家超算互联网平台（www.scnet.cn），一个基于国产深算智能加速卡的普惠、可

论文题目：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》论文地址 ：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf以下是论文的翻译内容：摘要第一章 引言1.1 贡献后训练：大规模强化学习在

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DeepSeek-R1 论文解析——人工智能领域的 RL LLM 新时代？

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程2024 年 12 月 26 日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布 DeepSeek-V3 大模型。官方宣称：（1）基于自研的 MoE 模型和 671B 参数，在 14.8T token 上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B 等其他开源模型，在性能上与世界顶尖的

AI Agent干货资料、论文综述、开源框架都在这了

随着 DeepSeek 大模型在文本生成、代码解析、逻辑推理等领域展现出的突破性能力，这场由国产 AI 模型引发的技术革新正持续发酵。火山方舟、阿里百炼、腾讯云 LKE 等越来越多的平台通过接入 DeepSeek 向终端用户提供大模型调用服务。伴随持续飙升的热度，服务器繁忙、调用超时、调用失败等问题频繁出现，DeepSeek 调用稳定性成为了困扰终端用户的新问题。如何能够不 宕机 地使用 Deep

在序列建模的广阔领域中，长短期记忆网络（LSTM）和隐马尔可夫模型（HMM）都是极为重要的工具，它们各自有着独特的优势和应用场景。下面将对两者在序列建模上的异同进行深入探讨。相同点序列数据处理能力：LSTM和HMM都主要用于处理序列数据，像自然语言文本、语音信号、时间序列数据等。在自然语言处理的词性标注任务中，它们都能依据词的序列信息来推断每个词的词性。基于概率的预测：二者在本质上都依赖概率进行预