【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司推出的一款先進的語言模型，支持多種自然語言處理任務，如文本生成、問答系統、對話管理和自動生成代碼等。該模型具備高度的靈活性和可擴展性，廣泛應用于多個領域。文章詳細介紹了如何調用 API 的具體步驟，并通過表格形式對比了不同類型 API 的日均調用量及其主要功能。特別強調了自動生成代碼的功能，展示了如何根據需求生成高質量的代碼片段，減少了手動編寫的工作量。此外，還展示了多個實際應用場景，如文本生成、問答系統和對話管理等。總之，Claude 3.7 Sonnet 以其強大的功能和廣泛的應用場景，成為推動現代自然語言處理技術發展的關鍵力量。

【AI驅動】 DeepSeek FlashMLA代碼庫通過分頁KV緩存、動態Tile調度、BF16混合精度三大核心技術，在Hopper GPU架構上實現大模型推理的突破性優化。基準測試顯示，其在8K長序列處理中達到121 tokens/s的吞吐量，較傳統方案提升189%，同時降低35%的顯存占用。成本效益分析表明，采用FlashMLA可使千億模型推理集群的三年TCO節省超$1.2M，API服務定價具備38%的降價空間。該代碼庫已成功應用于金融文檔解析、多模態客服等場景，支持單卡128路高并發處理。開發者可通過Docker快速部署，結合動態批處理配置與實時監控指標，實現高效穩定的生產級AI服務。作為國產AI基礎設施的重要突破，FlashMLA的開源標志著大模型推理優化進入"顯存智能調度"的新階段。

【AI驅動】 DeepSeek 開源周第一天，推出了名為 FlashMLA 的技術，該技術為 Hopper GPU 開發的高效 MLA 解碼內核，專門針對可變長度序列進行了優化，已投入生產。FlashMLA 使用后，H800 可達到 3000GB/s 內存，實現 580TFLOPS 計算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的創新注意力架構，從 V2 開始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中實現成本大幅降低，但計算、推理性能仍能與頂尖模型持平。此次發布的 FlashMLA 支持 BF16，分頁 KV 緩存，塊大小為 64。環境要求為 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通過低秩聯合壓縮技術，將多頭注意力中的鍵（Key）和值（Value）矩陣投影到低維潛在空間，從而顯著減少鍵值緩存（KV Cache）的存儲需求。V2 版本中，顯存占用降到了過去最常用的 MHA 架構的 5%-13%，推理成本僅為 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更為明顯。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上獲得了超過 10000 個贊，成為該平臺近 150 萬個模型之中最受歡迎的大模型。

【AI驅動】 本文為零基礎用戶提供克隆并部署Next.js博客的保姆教程。借助AI工具Trae，分析目標網站技術棧后，通過截圖+自然語言提示（如“復制圖片效果”）生成代碼。針對依賴安裝問題，改用淘寶鏡像和yarn加速。分步完善吸頂菜單、文章列表及底部導航，利用AI調試異常代碼。最終推送代碼至GitHub，一鍵部署到Vercel生成可訪問站點。

【AI驅動】 DeepSeek官方推出13類實用提示詞指南，覆蓋AI交互核心場景，如模型定制（生成Linux助手等）、角色扮演（沉浸對話）、文案/代碼生成（大綱、JSON結構化）、翻譯優化（信達雅標準）、詩歌創作等，通過系統提示詞設定規則、用戶提示詞調整需求，支持合并輸入簡化操作。適用于編程、營銷、寫作等場景，結合案例與擴展思路，幫助用戶精準提問，提升AI輸出效率與實用性。

【AI驅動】 API使用的幾種方式：飛書多維表格調用，Coze智能體調用，瀏覽器插件調用。

【AI驅動】 阿里云PAI平臺現已支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型的云上一鍵部署，助力企業用戶和開發者實現模型與業務的高效融合。DeepSeek-V3是一個參數量達671B的MoE架構大語言模型，采用MLA和DeepSeekMoE架構優化，支持多token預測訓練目標，性能接近國際頂尖閉源模型。DeepSeek-R1則是高性能推理模型，參數量為660B，通過強化學習顯著提升推理能力。PAI Model Gallery集成了包括DeepSeek系列在內的多種預訓練模型，用戶可零代碼完成從訓練到部署的全流程。部署方式包括vLLM加速部署和Web應用部署，支持多種推理框架，部署后可快速獲取調用接口，實現模型的高效應用。

【AI驅動】 文章探討了大模型在智能電視意圖識別中的應用與工程化實踐，對比了基礎模型、RAG（檢索增強生成）和微調模型三種方案的優缺點。智能電視行業正借助AI大模型的自然語言處理和邏輯推理能力提升用戶體驗，但傳統NLP算法在復雜語境下的意圖識別、上下文理解和多輪對話方面存在局限性。文章詳細介紹了三種方案的特點、模型選擇、實現方法及優缺點：方案一（基礎模型+Prompt）開發成本低，但對垂類領域分類識別能力有限；方案二（基礎模型+Prompt+RAG）通過知識庫增強意圖分類能力，但存在延遲和幻覺問題；方案三（小尺寸模型微調）通過LoRA微調解決延遲問題，同時利用微調提升數據增強效果。最終，作者選擇了7B底座的微調方案，并通過自動質檢和自動微調工程鏈路實現生產準確率的持續優化。該方案在某國產頭部電視廠家落地后，平均延遲500ms，實時準確率達到98%以上，顯著提升了用戶體驗。

【AI驅動】 本文介紹了如何通過阿里云的函數計算（FC）和云原生應用開發平臺（CAP）以零代碼、低門檻的方式一鍵部署DeepSeek-R1系列模型。文章以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF模型為例，展示了兩種部署方式：模型服務部署和應用模板部署。模型服務部署通過API調用接入線上業務應用，支持Ollama和Transformers框架，用戶可快速配置資源并完成模型部署，最快10分鐘即可完成。應用模板部署則實現DeepSeek-R1模型與OpenWebUI的結合，用戶可通過OpenWebUI界面直接與模型對話。該方案采用按量付費模式，支持彈性伸縮和高可用性，適合希望快速部署、無需關注運維的用戶。

【AI驅動】 本文介紹了如何將DeepSeek-R1開源模型部署到GPU云服務器，并在服務器上安裝配置Ollama和Open WebUI。文章首先指出，云端部署DeepSeek模型具有部署效率高、成本優化和創新資源豐富等優勢。接著，文章詳細說明了部署過程，包括創建專有網絡VPC和交換機、配置安全組、創建GPU云服務器實例等環境準備工作，以及通過Ollama框架部署模型和使用Open WebUI調用模型服務的具體步驟。最后，文章還提供了應用體驗指南，包括如何訪問示例應用、與模型進行對話交互，以及如何通過Chatbox客戶端配置Ollama API進行對話。

【AI驅動】 本文介紹了如何在IDE中使用DeepSeek-V3和DeepSeek-R1滿血版模型，以及通義靈碼的最新功能升級。通義靈碼支持VS Code、JetBrains IDEs等多種開發環境，用戶可通過插件市場或官網下載安裝，并在IDE中切換使用Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型，以實現代碼生成、智能補全、代碼優化等功能。文章詳細說明了在JetBrains IDEs和VS Code中安裝通義靈碼的步驟，并介紹了其核心能力，包括行級/函數級實時補全、自然語言生成代碼、企業代碼生成增強、智能問答以及AI程序員的多文件代碼修改和單元測試生成等功能。通過這些功能，開發者可以在IDE中高效完成復雜編碼任務，提升編程效率和代碼質量。

【AI驅動】 文章介紹了如何通過阿里云函數計算（FC）的GPU預留實例閑置計費功能，破解vLLM和DeepSeek規模化部署中的“不可能三角”問題，即性能、成本與穩定性的平衡。文章指出，vLLM和DeepSeek等大語言模型在規模化部署時面臨諸多挑戰，包括大規模參數量導致的啟動和加載問題、高效推理能力要求、上下文理解的連貫性需求，以及顯卡資源利用率、成本控制等難題。FC通過預先啟動服務實例、靈活計費模式和自主研發調度算法等方式，優化了性能、降低了成本、保障了穩定性。同時，FC還支持高效的開發與運維能力，提供多種請求導入機制和簡便的部署流程，使得企業可以專注于業務邏輯創新。

【AI驅動】 本文從技術架構的全局視角出發，詳細剖析了大模型推理服務的全景圖。文章指出，隨著 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 等大模型的發布，推理性能成為優化的關鍵領域，其提升涉及芯片層、編程語言層、深度學習框架層、推理加速層、大模型層、計算平臺層、應用編排層和流量管理層等多個技術層級的協同優化。文章逐一介紹了各層級的關鍵技術和代表性方案，如芯片層的 NVIDIA、AMD 和國內的平頭哥、華為 Ascend；推理加速層的 vLLM、TensorRT-LLM 和阿里云的 BladeLLM；以及流量管理層的 Higress 和阿里云云原生 API 網關等。通過這些內容，文章展示了大模型推理服務的全貌，并強調了各層級優化對提升推理性能、降低成本和改善用戶體驗的重要性。

【AI驅動】 本文講述了作者通過提示詞工程在 Claude 上“復刻”DeepSeek-R1 使用效果的過程。作者首先介紹了 DeepSeek-R1 的特點，包括其在復雜推理任務中的卓越表現以及公開的深度思考過程。為了在 Claude 上實現類似效果，作者嘗試通過調整提示詞，讓模型先輸出推理過程再給出結論，并通過結構化標簽展示思考過程。經過多次優化，最終成功模擬出 DeepSeek-R1 的深度思考框架，提升了 Claude 3.5 Sonnet 的表現。這一過程不僅實現了在 Claude 上復刻 DeepSeek-R1 效果的目標，還展示了提示詞工程在優化大模型輸出中的重要作用，同時為用戶提供了更透明化的推理過程和更個性化的使用體驗。

【AI驅動】 利用大型語言模型（LLM）結合虛幻引擎，通過視覺-語言模型（VLMs）為3D模型生成自然語言描述，建立模型的語義信息，使其能夠被LLM理解和處理。同時，借助場景級標注和多種策略建立文本描述與場景內實體的映射關系，幫助LLM理解3D場景。通過FunctionCall將LLM的輸出轉化為實際操作，實現自然語言指令對3D世界的交互，如移動物體或調整場景布局。這一研究展示了LLM在3D領域的巨大潛力，為自動駕駛、具身智能和3D生成等方向提供了新的思路和方法。