【AI驱动】 DeepSeek 开源周第一天，推出了名为 FlashMLA 的技术，该技术为 Hopper GPU 开发的高效 MLA 解码内核，专门针对可变长度序列进行了优化，已投入生产。FlashMLA 使用后，H800 可达到 3000GB/s 内存，实现 580TFLOPS 计算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的创新注意力架构，从 V2 开始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中实现成本大幅降低，但计算、推理性能仍能与顶尖模型持平。此次发布的 FlashMLA 支持 BF16，分页 KV 缓存，块大小为 64。环境要求为 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通过低秩联合压缩技术，将多头注意力中的键（Key）和值（Value）矩阵投影到低维潜在空间，从而显著减少键值缓存（KV Cache）的存储需求。V2 版本中，显存占用降到了过去最常用的 MHA 架构的 5%-13%，推理成本仅为 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更为明显。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上获得了超过 10000 个赞，成为该平台近 150 万个模型之中最受欢迎的大模型。

【AI驱动】 本文为零基础用户提供克隆并部署Next.js博客的保姆教程。借助AI工具Trae，分析目标网站技术栈后，通过截图+自然语言提示（如“复制图片效果”）生成代码。针对依赖安装问题，改用淘宝镜像和yarn加速。分步完善吸顶菜单、文章列表及底部导航，利用AI调试异常代码。最终推送代码至GitHub，一键部署到Vercel生成可访问站点。

【日积月累】 本文详细介绍了如何接入海螺AI API ，包括获取API Token、多种部署方案（如Docker、Vercel、Render等）、核心接口的使用方法、高级功能配置以及推荐客户端。通过丰富的代码示例和实用建议，用户可以快速上手并优化使用体验。

【API术语解释】 GraphRAG 是一种结合了知识图谱和检索增强生成技术的框架，通过结构化的知识图谱提升语言模型在复杂数据处理中的性能。它利用图结构化数据表达知识，支持多跳推理和复杂的语义查询，显著解决了传统方法在处理复杂信息时的局限性。GraphRAG 的应用场景广泛，尤其适合问答系统、文档理解和知识推理等任务，能够生成准确且逻辑连贯的内容。

【API术语解释】 GitHub Actions 是一种强大的工具，允许开发者在 GitHub 仓库中创建自定义工作流，实现持续集成和自动化管理。通过使用 GitHub Actions，维护者可以自动化诸如构建、测试和部署代码等任务，从而将更多精力集中在编写高质量代码和项目管理上。这不仅提高了项目的效率，还增强了社区的互动性。

【API术语解释】 TransformerDecoderLayer 是 Transformer 架构中解码器的核心组件，用于高效处理目标序列并生成输出。它通过自注意力机制捕捉目标序列内部的依赖关系，利用多头注意力机制与编码器的上下文信息交互，并通过前馈神经网络进行非线性变换，从而实现高质量的序列生成。在实现上，TransformerDecoderLayer 提供了灵活的参数配置，包括输入特征维度、注意力头数、前馈网络维度等，广泛应用于机器翻译、文本生成和序列到序列任务中，成为现代自然语言处理任务中不可或缺的模块。

【AI驱动】 DeepSeek官方推出13类实用提示词指南，覆盖AI交互核心场景，如模型定制（生成Linux助手等）、角色扮演（沉浸对话）、文案/代码生成（大纲、JSON结构化）、翻译优化（信达雅标准）、诗歌创作等，通过系统提示词设定规则、用户提示词调整需求，支持合并输入简化操作。适用于编程、营销、写作等场景，结合案例与扩展思路，帮助用户精准提问，提升AI输出效率与实用性。

【AI驱动】 API使用的几种方式：飞书多维表格调用，Coze智能体调用，浏览器插件调用。

【学习各类API】 本文深入探讨了GitHub Copilot如何通过其先进的深度学习技术与API文档进行智能交互。GitHub Copilot不仅能够在开发者编写代码时提供精准的代码补全建议，还展示了在解析API文档、学习示例代码以及动态更新方面的巨大潜力。这种技术革新为开发者带来了前所未有的编程体验和效率提升。

【学习各类API】 本指南详细介绍了如何使用GitHub提供的REST API来获取用户数据，包括用户信息、仓库信息、关注信息等。通过合理使用这些API，开发者可以方便地在应用中集成GitHub功能，实现用户信息的动态获取、数据分析和应用交互。指南还涵盖了如何进行身份验证、构建请求、解析响应等实用技巧。

【学习各类API】 本文旨在为开发人员提供一份全面的GitHub GraphQL API开发指南，涵盖从API认证到实际应用的各个方面。文章详细介绍了如何生成和管理GitHub Token，使用GraphQL查询GitHub数据的基本方法，并分享了一些实用的第三方工具和经验总结。通过这份指南，您将能够高效地使用GitHub GraphQL API来满足日常开发需求，提升项目的开发效率和质量。

【学习各类API】 本教程详细介绍了如何在Python中使用GitHub API进行数据请求和处理。通过使用requests库，我们可以轻松获取GitHub上与Python项目相关的实时数据，并分析这些数据。该教程包括了如何通过API调用获取数据，安装requests库，处理API响应，以及使用Plotly库进行数据可视化。通过学习本教程，您将能够深入了解Python编程社区，探索最受欢迎的Python项目，并为未来的研究和开发提供有价值的参考。

【学习各类API】 本文将为您提供一份详细的指南，介绍如何将ChatGPT与GitHub API整合，从而解锁智能编程的全新体验。文章首先探讨了ChatGPT和GitHub API的功能及其整合的意义，强调其在提升开发效率、优化代码质量和实现自动化任务方面的巨大潜力。随后，逐步讲解环境配置与API获取的步骤，包括Python环境搭建、GitHub API token和OpenAI API key的申请与配置。接着，文章深入介绍了ChatGPT与GitHub API的交互基础，并通过两个实战案例——自动生成代码提交信息和智能代码审查与建议——展示如何利用AI技术优化开发流程。

【学习各类API】 本教程详细介绍了如何在Termux中使用Git工具将项目上传至GitHub，并通过配置SSH实现无密码提交。文章提供了从安装Git工具包到使用高级功能的完整工作流程，适用于Android、Windows和Linux系统。内容涵盖了基础的源码上传、分支管理、SSH配置等多个方面，帮助用户充分利用Termux来进行GitHub项目的管理和操作。

【日积月累】 Meta AI 是由 Meta 推出的独立 AI 图像生成器，基于 Emu 模型，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。要访问和使用 Meta AI，用户需先登录 Meta 帐户并访问 https://www.meta.ai/。在使用过程中，可以输入具体的文本提示来生成图片，并对生成的图片进行修改和动画制作。若遇到地区限制，可使用 VPN 或代理服务。生成的图片可下载，并需遵循使用条款以商用。