【AI驅動】 在DeepSeek開源周的第二天，團隊發(fā)布了DeepEP，這是一個專為混合專家模型（MoE）和專家并行（EP）設計的高效通信庫。DeepEP針對DeepSeek-V3論文中提出的組限制門控算法進行了優(yōu)化，并為非對稱域帶寬轉發(fā)提供了高性能核心，這些核心不僅具有高吞吐量，適合訓練和推理預填充任務，還支持流多處理器（SM）數(shù)量控制。對于延遲敏感的推理解碼場景，DeepEP包含一組純RDMA低延遲核心，將延遲降至最低，并引入了基于鉤子的通信-計算重疊方法，不占用任何SM資源，進一步提升效率。

【AI驅動】 DeepSeek在其開源周的最后一天發(fā)布了支撐其V3/R1模型全生命周期數(shù)據(jù)訪問需求的核心基礎設施，包括Fire-Flyer File System（3FS）和構建于其上的Smallpond數(shù)據(jù)處理框架。3FS是一種并行文件系統(tǒng)，它充分利用現(xiàn)代SSD和RDMA網絡的全帶寬，在180節(jié)點集群上實現(xiàn)了6.6 TiB/s的聚合讀取吞吐量，并在25節(jié)點集群的GraySort基準測試中達到3.66 TiB/分鐘的吞吐量。3FS具有分離式架構、強一致性、文件接口等關鍵特性，并支持多樣化工作負載，如數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)加載、檢查點保存和推理KVCache。Smallpond是一個輕量級數(shù)據(jù)處理框架，建立在3FS之上，具有高性能、可擴展性和易用性特點，支持Python 3.8到3.12，可以通過pip安裝。DeepSeek本周發(fā)布的技術棧還包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM以及并行計算策略，展示了其在大模型技術領域的全面布局。

【AI驅動】 DeepSeek在第四天開源了一套專為大規(guī)模AI模型設計的并行計算策略優(yōu)化工具，包括DualPipe、EPLB和Profile-data三個項目。DualPipe是一種雙向流水線并行算法，實現(xiàn)了前向和后向計算過程的計算-通信階段完全重疊，減少了流水線氣泡。EPLB是專家并行負載均衡器，通過復制工作量大的專家并合理分配到各GPU上，確保負載均衡。Profile-data提供了性能分析數(shù)據(jù)集，幫助社區(qū)理解計算與通信重疊的性能。這些工具共同支撐了DeepSeek-V3模型的高效訓練和推理并行處理能力。

【AI驅動】 在DeepSeek開源周的第三天，團隊發(fā)布了DeepGEMM，這是一個專為Hopper架構GPU優(yōu)化的矩陣乘法庫。DeepGEMM支持標準矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為DeepSeek-V3/R1的訓練和推理提供支持，并在Hopper GPU上實現(xiàn)了1350+ FP8 TFLOPS的高性能。該庫的核心代碼簡潔高效，僅約300行，且在大多數(shù)矩陣尺寸下性能優(yōu)于現(xiàn)有解決方案。DeepGEMM支持三種數(shù)據(jù)排列方式，包括標準排列和兩種專為混合專家模型設計的特殊排列（連續(xù)排列和掩碼排列），并采用即時編譯技術，無需在安裝時進行編譯。

【AI驅動】 DeepSeek-R1作為一款開源的AI模型，因其出色的性能和成本效益而受到廣泛關注。它不僅在問題解決、推理和編碼方面表現(xiàn)出色，還通過內置的鏈式思考推理提升了效率。本文詳細介紹了如何使用Ollama在本地免費運行DeepSeek-R1模型，整個過程僅需3分鐘。通過簡單的安裝步驟，用戶可以快速下載并啟動該模型，實現(xiàn)在本地與DeepSeek-R1的交互。此外，文章還提供了如何結合SingleStore數(shù)據(jù)庫和LangChain框架構建RAG應用的教程。通過NVIDIA NIM微服務獲取DeepSeek-R1的API密鑰后，用戶可以利用LangChain將模型與SingleStore數(shù)據(jù)庫連接，實現(xiàn)對自定義文檔的查詢和分析。這一過程不僅展示了DeepSeek-R1的強大功能，還為開發(fā)者提供了在本地運行和部署AI模型的實用指南。

【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(chuàng)公司 DeepSeek 并未直接涉及比特幣領域，但其引發(fā)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(fā)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(xiàn)密切相關。數(shù)據(jù)顯示，比特幣與納斯達克指數(shù)的相關性在近期達到了0.5，顯示出兩者之間強烈的聯(lián)動性。此外，比特幣挖礦行業(yè)也受到了波及，相關公司股價出現(xiàn)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(xù)受到市場情緒和宏觀經濟環(huán)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(tài)和政策變化。

【AI驅動】 Manus AI 由Monica開發(fā)，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(xiàn)實問題的潛力。感謝您的指正，我會確保后續(xù)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(fā)布的全球首款通用型AI智能體產品，其開發(fā)團隊成立于2023年，專注于人工智能助手的開發(fā)。其核心定位是能夠自主規(guī)劃并執(zhí)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(tài)學習和強化學習的新型人工智能技術，其核心優(yōu)勢在于跨領域的智能化交互能力。在游戲領域，Manus通過動態(tài)調整NPC行為提升玩家體驗；在金融科技中，它通過實時數(shù)據(jù)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(yōu)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(fā)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(tǒng)模型不同，它主要依賴強化學習而非監(jiān)督學習，通過小組相對策略優(yōu)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(fā)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(yī)療保健、金融服務和開發(fā)與編程。通過性能對比數(shù)據(jù)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(fā)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(xiàn)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(yōu)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(chuàng)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(xiàn)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(fā)者極為友好，開發(fā)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(chuàng)作、教育、影視、廣告、游戲等多個領域，能夠為不同行業(yè)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(shù)據(jù)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(yōu)化器和 sparse_categorical_crossentropy 損失函數(shù)，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(shù)據(jù)集，并使用 torchvision.transforms 進行數(shù)據(jù)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(shù)訓練模型，通過循環(huán)迭代數(shù)據(jù)加載器進行模型訓練和評估。 循環(huán)神經網絡（RNN）： TensorFlow 實現(xiàn)的 RNN 使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN 層。定義模型時，指定 RNN 單元數(shù)量和返回序列的參數(shù)，最后通過全連接層連接到輸出層。PyTorch 實現(xiàn)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(yōu)化器和均方誤差損失函數(shù)訓練模型，通過循環(huán)迭代數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chuàng)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(shù)據(jù)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(fā)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。