【AI驅動】 近期，比特幣市場經歷了一輪顯著波動，其價格在短時間內大幅下跌。盡管中國初創公司 DeepSeek 并未直接涉及比特幣領域，但其引發的市場連鎖反應卻對比特幣價格產生了顯著影響。DeepSeek 提出的低成本人工智能模型引發了科技股的拋售潮，進而影響了比特幣市場。比特幣價格的下跌并非孤立事件，而是與科技股市場的整體表現密切相關。數據顯示，比特幣與納斯達克指數的相關性在近期達到了0.5，顯示出兩者之間強烈的聯動性。此外，比特幣挖礦行業也受到了波及，相關公司股價出現了大幅下跌。盡管如此，市場對比特幣的長期前景仍保持樂觀，其價格走勢將繼續受到市場情緒和宏觀經濟環境的影響。投資者在面對短期波動時應保持謹慎，同時關注市場動態和政策變化。

【AI驅動】 Manus AI 由Monica開發，是一款能夠自主完成復雜任務的通用AI代理工具，例如篩選簡歷、房產分析和股票研究等。它強調簡單易用和高質量成果，用戶只需輸入簡單指令即可獲得輸出，其官網展示的應用實例也凸顯了其解決現實問題的潛力。感謝您的指正，我會確保后續回答更加準確。

【AI驅動】 Manus 是一款由中國Monica.im團隊于2025年3月5日發布的全球首款通用型AI智能體產品，其開發團隊成立于2023年，專注于人工智能助手的開發。其核心定位是能夠自主規劃并執行復雜任務，直接交付完整成果，而不僅僅是提供建議或答案。

【AI驅動】 通用AI智能體Manus是一種融合自然語言處理、多模態學習和強化學習的新型人工智能技術，其核心優勢在于跨領域的智能化交互能力。在游戲領域，Manus通過動態調整NPC行為提升玩家體驗；在金融科技中，它通過實時數據分析提供個性化投資建議。此外，Manus在模型輕量化、隱私保護等熱點技術上也取得了顯著進展。未來，隨著技術優化與新場景探索的深入，通用AI智能體Manus有望成為人工智能發展的重要推動力量。

【AI驅動】 DeepSeek R1 是一種大型語言模型（LLM），通過強化學習（RL）顯著提升了推理能力。與傳統模型不同，它主要依賴強化學習而非監督學習，通過小組相對策略優化（GRPO）提高準確性和格式獎勵，從而增強推理能力。

【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet作為Anthropic公司最新發布的人工智能模型，憑借其混合推理能力和卓越性能，成為當前AI領域的焦點。本文詳細介紹了Claude 3.7的使用方法，包括官方渠道和第三方平臺，如Claude官網、Slack集成、Poe平臺、ChatShare、Trae、Sider、Lmsys和Perplexity等。同時，針對國內用戶，提供了通過AWS的Claude API、借助海外資源直接使用以及使用AI聚合站等策略。技術特點方面，Claude 3.7具備混合推理能力、強大的編碼性能和靈活的輸出容量，適用于多種實際應用場景，如醫療保健、金融服務和開發與編程。通過性能對比數據和示例代碼，本文為用戶提供了全面的技術解析和使用指南，幫助用戶更好地理解和應用Claude 3.7 Sonnet。

【AI驅動】 Wan2.1 是由阿里巴巴云開發的一款開源AI模型，專為高效、高質量的視頻生成而設計。它在多個方面表現出色，包括文本到視頻（T2V）、圖像到視頻（I2V）、視頻編輯和文本到圖像（T2I）等功能，并且能夠生成中英文雙語字幕，使其在多語言應用場景中具有獨特優勢。Wan2.1 基于擴散變換器范式構建，通過流匹配框架增強，其核心創新包括 Wan-VAE 和 Video Diffusion DiT，能夠高效處理1080P視頻并保持時間連貫性。在 VBench 基準測試中，Wan2.1 的總體得分為86.22%，超越了競爭對手 Sora 的84.28%。它在 ID 一致性、單對象準確性和空間位置準確性方面表現出色，盡管在運動平滑性和大運動生成方面略遜一籌，但差距非常小。Wan2.1 的開源特性使其對開發者極為友好，開發者可以輕松獲取其代碼并進行定制和集成。其應用場景廣泛，涵蓋內容創作、教育、影視、廣告、游戲等多個領域，能夠為不同行業提供強大的支持。

【AI驅動】 該工作所提出的模塊化(Modular)RAG比較有趣，因此，今天我們來看看這個話題，價值之一在于，對RAG各個模塊的方案進行了歸置，對建立體系認知有幫助，供大家一起參考

【AI驅動】 在 TensorFlow 中，通過 tensorflow.keras 模塊構建 CNN 模型。首先加載 MNIST 數據集并進行歸一化處理，接著構建包含卷積層（Conv2D）、池化層（MaxPooling2D）和全連接層（Dense）的順序模型。訓練模型時，使用 adam 優化器和 sparse_categorical_crossentropy 損失函數，通過 model.fit 方法進行訓練。評估模型性能則通過 model.evaluate 方法。 在 PyTorch 中，同樣加載 MNIST 數據集，并使用 torchvision.transforms 進行數據預處理。定義一個繼承自 torch.nn.Module 的模型類，添加卷積層、池化層和全連接層。使用 torch.optim.Adam 和交叉熵損失函數訓練模型，通過循環迭代數據加載器進行模型訓練和評估。 循環神經網絡（RNN）： TensorFlow 實現的 RNN 使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN 層。定義模型時，指定 RNN 單元數量和返回序列的參數，最后通過全連接層連接到輸出層。PyTorch 實現的 RNN 定義一個自定義模型類，包含 nn.RNN 層和全連接層。使用 torch.optim.Adam 優化器和均方誤差損失函數訓練模型，通過循環迭代數據進行訓練，并在測試集上評估模型性能。

【AI驅動】 文章介紹了兩種使用 DeepSeek R1 模型搭建個人知識庫的方法：API 搭建和本地部署。對于不涉密數據且追求最佳效果的用戶，推薦使用 API 搭建方式，具體步驟包括下載 Cherry Studio 軟件、注冊硅基流動平臺獲取免費額度、配置 API Key、選擇 DeepSeek R1 模型、配置嵌入模型、創建知識庫并上傳文件進行向量化。對于有充足算力和希望保護數據安全的用戶，可以選擇本地部署方案，步驟包括下載 Ollama 軟件、安裝 DeepSeek R1 模型、使用 Cherry Studio 作為 UI 界面連接本地模型。文章還提到，DeepSeek 作為中國團隊開發的世界級大模型，為用戶提供了強大的 AI 功能，同時也展示了中國 AI 技術的進步。

【AI驅動】 DeepSeek 近期在 AI 領域及大眾中備受關注，預示著 2025 年 AI 技術將更普及。但其服務器卡頓問題影響了用戶體驗，為此 Chris 提供了包括獲取官方 API Key、本地部署 DeepSeek 和推薦第三方 AI 客戶端的解決方案。獲取 API Key 可訪問 DeepSeek 平臺創建，但目前官方暫停充值服務。本地部署 DeepSeek 可通過 Ollama 工具實現，支持多種 AI 模型。對于不熟悉命令行的用戶，推薦使用 ChatBox、CherryStudio 和 AnythingLLM 三款第三方 AI 客戶端，它們支持多平臺和多種 AI 模型，且注重本地數據存儲與隱私保護。這些方法旨在幫助用戶更高效地使用 DeepSeek，推動 AI 技術的普及與應用。

【AI驅動】 本文詳細介紹了搭建知識庫并接入微信機器人的完整流程，包括環境配置、知識庫部署、資料上傳及細節調優技巧。DeepSeek 部署分為本地部署和第三方 API 調用兩種方式，本地部署數據私有且響應快，但需較高硬件配置；API 調用快速接入且免維護，但數據需傳輸至第三方，長期成本不可控。知識庫搭建使用開源框架 AnythingLLM，支持多模態模型，強調本地化和隱私保護。通過火山方舟和硅基流動平臺獲取 API 密鑰，配置知識庫時需填寫相關參數，如請求地址、模型名稱等。資料上傳后需優化文檔格式以提高 AI 理解準確性，如整理關鍵內容、刪除無關信息。最后，通過生成 AnythingLLM 秘鑰并配置 NGCBOT，將知識庫接入微信機器人，實現智能問答功能。

【AI驅動】 在深度學習中，前向傳播和后向傳播是訓練神經網絡的核心步驟。前向階段，輸入數據逐層通過網絡生成輸出；后向階段，利用損失函數計算損失，通過鏈式法則反向傳播梯度，并使用優化算法更新權重。對于大型語言模型（LLM），由于模型參數眾多，無法裝入單個 GPU 內存，需要采用模型并行和數據并行技術來加速訓練。模型并行通過將模型按層或張量級別分區，分布到多個 GPU 上；數據并行則將模型復制到多個 GPU 上，獨立生成梯度并同步更新。然而，大規模分布式訓練面臨資源利用、節點通信和同步等挑戰。為充分利用集群計算資源，引入了多種管道并行技術，如 PipeDream 的“一前一后”（1F1B）調度策略，通過重疊通信和計算提高 GPU 利用率。零氣泡流水線并行性進一步優化了計算和通信的重疊，減少流水線中的氣泡。DeepSeek 從 V3 開始引入了 DualPipe 調度，通過細粒度階段劃分和雙向流水線調度，提高了計算與通信的比率和效率，并定制了高效的跨節點全對全通信內核，充分利用集群的計算資源。

【AI驅動】 GPT 和 Llama 等大型語言模型都是使用下一個標記預測損失進行訓練的。這些模型通過執行下一個標記預測任務來學習大型文本語料庫 x1，... xT。正式來說，學習目標是最小化交叉熵損失： 其中 Pθ 是我們正在訓練的大型語...

【AI驅動】 多頭注意力機制是 Transformer 模型的核心組件，通過并行計算捕獲序列中 token 之間的全局依賴關系，打破 RNN 和 CNN 的序列約束，推動語言模型發展。多查詢注意力機制通過共享鍵和值提高增量推理速度，但可能降低質量并導致訓練不穩定。分組查詢注意力機制通過一組注意力頭共享鍵和值的投影矩陣，在一定程度上緩解了這一問題。DeepSeek-V2 引入的多頭潛在注意力（MLA）機制，通過低秩鍵值聯合壓縮技術減少 KV 緩存大小，顯著降低內存占用并提高推理效率。MLA 核心是對鍵和值進行低秩聯合壓縮，消除推理時間鍵值緩存的瓶頸，同時采用解耦的 RoPE 策略以兼容低秩 KV 壓縮。測試表明，MLA 在性能上優于傳統多頭注意力機制（MHA），且所需的 KV 緩存量明顯小于 MHA。