【AI驅動】 這篇文章詳細介紹了Deepseek-r1 671B滿血版的生產級部署過程。作者在春節準備旅游時被Deepseek吸引，因而投入精力進行模型部署。文中涵蓋了從模型文件下載、服務器和顯卡準備，到推理引擎選擇和網絡配置等多個步驟。作者使用了H100顯卡并提到網絡帶寬是推理速度的關鍵限制因素，建議使用Infiniband網絡來提升性能。文章最后分享了一些部署中的常見問題和解決方案，并計劃下一步進行性能測試和優化。

【AI驅動】 本文介紹了在2臺8 * H100 80G上部署Deepseek-r1 671B后的問題及優化措施。盡管VLLM V1引擎強大，但因不支持Deepseek，作者退回V0版本，并發現處理長上下文時出現降速問題。通過轉向SGLang引擎，解決了降速問題，提升了生成速度。在壓測中，發現TTFT和吞吐量在不同并發下的變化，指出了參數優化的潛在方向。未來計劃繼續優化系統性能，同時歡迎技術交流與反饋。

【AI驅動】 本文探討了LLM與TextIn文檔解析技術的結合應用，分析了現有大模型在文檔解析中的挑戰，如圖像處理、版面分析、內容識別和語義理解的難題。TextIn通過其強大的技術實力，提供了精準的文檔解析解決方案，使文檔信息能夠快速、準確地轉化為計算機可處理的格式，并與LLM結合進行深層次的內容分析和任務處理。通過TextIn和LLM的結合，可以實現對復雜文檔的高效解析和信息提取，提升文檔處理能力。

【AI驅動】 TorchCodec是一個用于PyTorch的視頻解碼庫，可以將視頻解碼為PyTorch張量，用于機器學習模型的訓練和推斷。該庫支持CPU和GPU解碼，提供簡單易用的接口。用戶需先安裝PyTorch和FFmpeg，然后通過pip安裝TorchCodec。解碼后的視頻幀默認形狀為(N, C, H, W)，可通過參數調整順序。詳細使用方法和示例可參見其官方文檔。

【AI驅動】 本文探討了AI技術在知識產業中的應用，特別是結合RAGFlow、知識圖譜和Deepseek的實踐。傳統RAG在知識庫搭建中存在諸多缺陷，如知識結構空心化和邏輯推理斷裂。引入知識圖譜能捕捉復雜關系并支持語義推理，提升答案生成的準確性。實踐中，RAGFlow結合GraphRAG框架重構，支持多種LLM平臺配置，強調知識庫和圖譜的系統性構建，以實現更智能的AI助手功能。

【AI驅動】 這篇筆記梳理了在Windows 11上安裝和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介紹了各軟件的關系，Anaconda用于創建虛擬環境，CUDA驅動和庫用于GPU加速。安裝步驟涵蓋Anaconda下載與安裝、環境變量配置以及CUDA的準備工作。筆記還包括如何檢查電腦是否有NVIDIA GPU，以確保PyTorch的GPU版本可用。詳細步驟和注意事項旨在幫助用戶順利完成安裝和配置。

【AI驅動】 本文介紹了 DeepSeek 的使用技巧和優勢，強調其在 AI 領域的突破性進展。作者分享了如何高效使用 DeepSeek 的方法，包括確保啟用關鍵功能按鈕以提升性能、摒棄傳統的長篇提示詞模板并采用簡潔的零樣本提示詞、通過“說人話”指令讓模型輸出更通俗易懂、利用風格改寫功能以不同風格重寫內容，以及通過創意小說功能展現其對文化背景和歷史細節的深刻理解。文章還提到 DeepSeek 在美區 AppStore 登頂的歷史性時刻，展現了其在 AI 領域的領先地位。作者呼吁讀者嘗試 DeepSeek 的強大功能，并分享使用感受。

【AI驅動】 QwQ-32B 推理模型已發布并開源，支持通過阿里云平臺以兩種方式一鍵部署：應用模板和模型服務。用戶可選擇基于模板創建項目和部署，也可以使用 API 形式接入業務應用。QwQ-32B 在多項能力測試中表現優異，性能比肩更大規模模型，適用于數學、編程等任務。使用阿里云 CAP 平臺，用戶可以在數分鐘內完成部署并驗證模型功能，同時可選擇在第三方平臺進行調用和應用。

【AI驅動】 這篇文章介紹了如何通過使用Cursor和Sealos的Devbox工具，在一天內快速創建并部署一個高仿蘋果官網的網站。作者詳細描述了利用這些工具進行開發的過程，強調了無需手動編寫代碼的便捷性。通過使用Cursor進行代碼生成和Devbox進行環境配置和部署，作者實現了網站的快速上線，展示了大模型AI在編程輔助中的強大能力和潛力。

【AI驅動】 Devbox 是一款高效的云端開發工具，通過簡化環境配置和自動部署，提高開發效率。它支持多種技術棧，適用于微服務開發、Web 開發、遠程團隊協作、開源應用二次開發及教學等場景。用戶無需編寫 Dockerfile 或 Kubernetes 編排文件即可將代碼部署到生產環境。Devbox 提供了一鍵創建和管理開發環境的能力，減少了開發者在配置方面的負擔，讓其能夠專注于代碼創作。

【AI驅動】 Cursor 0.46 版本帶來了 Claude 3.7 和 MCP（Model Context Protocol）兩大重磅更新，顯著提升了編程效率和功能體驗。Claude 3.7 在編程能力上超越了前代版本，尤其在圖形支持方面表現出色，能夠快速將設計圖轉化為代碼，且還原度極高。此外，Cursor 集成了 MCP 功能，通過這一協議，用戶可以更便捷地調用本地數據庫和外部 API，讓 AI 更精準地理解用戶需求。文章還介紹了如何通過刪除賬號并重新注冊的方式繼續免費使用 Cursor，以及對產品經理和小白用戶的利好，使得僅憑創意即可快速生成產品原型。

【AI驅動】 作為一款“全能 AI 智能體”，Manus 能夠獨立完成從簡單查詢到復雜項目的各種任務，無需用戶持續介入。用戶只需給出簡單的指令，無需具備 AI 專業知識，便能獲得優質的結果。 “一觸即解決所有問題”的設計理念，讓 Manus 在傳統 AI 操作流程中脫穎而出，極大地降低了普通用戶的操作門檻。 在這股熱潮的推動下，眾多開源 Manus 項目如春筍般涌現。今天，就讓我們來一探5大充滿趣味的開源項目及其學習資源。

【AI驅動】 本文聚焦于2025年主流AI大模型的比較與選擇，針對初級開發人員，從應用場景出發，深入剖析了OpenAI GPT-4.5、Google Gemini 2.0、Anthropic Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek R1四個模型的特點與優勢。文章首先闡述了AI大模型的重要性，指出其在多領域廣泛應用且性能各異，合理選擇模型對項目成果和資源利用至關重要。接著從模型架構、應用場景、性能指標、易用性與集成、成本與效率等維度對各模型進行詳細比較，如GPT-4.5語言理解和生成能力強、適用于多種場景但成本高，Gemini 2.0在多模態任務中表現突出但資源需求大，Claude 3.7 Sonnet注重安全性和性價比，DeepSeek R1開源且在技術密集型應用中表現優異。通過代碼生成案例直觀展示模型差異，分析各模型輸出代碼的質量、效率及適用性。最后給出選擇建議，根據項目需求、預算、技術能力等因素選擇合適的AI大模型，以期為開發人員提供參考，助力項目成功。

【AI驅動】 怎么讓在個ai應用客戶端直接連接數據庫查詢。dify官方沒有現成的組件可以直接用。有兩種方式，一種是基于代碼執行模塊直接查詢數據庫，一種是基于Http請求，調用自己封裝接口來查詢數據庫。

【AI驅動】 從Manus及其開源復現，到Opera的瀏覽器操作AI智能體、AI工作伴侶Archer，再到多種個人項目，將Agent推向熱議風口。在處理動輒需要十幾甚至幾十分鐘的復雜任務時，涉及到3個核心能力：規劃、工具使用、記憶