【免费API】 DeepSeek AI作为一组开源的大型语言模型，在推理、数学、编码等任务上表现卓越。本文详细介绍了如何免费使用DeepSeek AI及其API密钥，包括通过Anakin AI快速上手、在本地通过Ollama运行、在云平台上部署以及构建RAG应用程序的方法。

【AI驱动】 DeepMind推出的OPRO优化方法是一种创新的提示技术，旨在通过迭代优化提示提升大型语言模型(LLM)的性能。该技术结合无梯度和梯度方法，通过生成多个解决方案探索最优解，显著提高了模型在特定任务上的表现。研究表明，OPRO优化的提示在GSM8K等数据集上比人类设计的提示性能提升高达50%。

【AI驱动】 本文深入探讨了提示链接（Prompt Chain AI）技术，这是一种通过将复杂任务分解为更小、更集中的步骤来提升AI输出质量和准确性的方法。文章详细介绍了提示链接的工作原理、分步实施指南、实际应用场景以及相关工具和平台，如PromptHub和MindPal，旨在帮助读者掌握2025年自动化指南中的关键技术。

【AI提示词模板】 本指南详细介绍了如何在Gemini 1.5 Pro中进行提示工程，包括定义、示例和最佳实践。通过精心设计提示，可以从模型中引出所需的响应，充分利用其功能。文章还探讨了如何将Gemini 1.5 Pro与Anakin AI集成，实现高度定制化和可扩展性。

【AI驱动】 本文探讨了大型语言模型(LLM)使用中的偏移问题，包括LLM偏移、提示偏移与级联效应，分析了这些现象的原因及其对生成式AI应用的影响。文章提出了通过提示管理、上下文学习能力和提示工程优化来缓解这些问题的方法，并展望了链式结构与提示工程结合的未来发展。

【AI驱动】 本文介绍了Cursor如何利用Fireworks的推测解码API实现每秒1000 token的处理速度，显著提升开发效率。通过定制训练的llama-70b-ft-spec模型，Cursor在代码生成和编辑任务中超越了GPT-4和GPT-4o的性能。推测解码技术通过并行化生成token，解决了传统大型语言模型的高延迟问题，为开发者提供了更高效的代码编辑工具。

【日积月累】 从GPT-3到BERT，这些模型在文本生成、翻译、问答等任务中展现了强大的能力。然而，大多数开发者依赖于预训练模型，缺乏对LLM底层原理和实现细节的深入理解。本文旨在引导读者从零开始创建自己的LLM，涵盖从理论基础到实际操作的完整流程，帮助开发者深入掌握LLM的核心技术。