【AI驱动】 大家好！今天我们来探讨如何通过 API 接入 DeepSeek AI 模型，无需本地部署即可快速使用。这对于许多没有高性能电脑或无法 24 小时运行设备的用户来说是个好消息。通过 API 调用，你可以随时使用满血版的大模型，而无需担心本地硬...

【日积月累】 用 DeepSeek 生成内容，用 Xmind 来设计排版，新手也能快速做出好看的竖版思维导图！今天我就把详细的教程分享给大家！

【AI驱动】 怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。有两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。

【AI驱动】 Deepseek是一个文案小帮手，即梦是一键成品视频内容帮手.假设一下，你只需输入文字描述，AI就能帮你生成一段专业的视频内容。即梦最近直接将 DeepSeek 接入进来了，不用绞尽脑汁想绘画提示词了。以下是操作步骤。

【AI驱动】 使用Deepseek生成AI思维导图/图表的基本思路是： 1、向Deepseek等大模型输入需求 2、大模型根据需求输出结构化、逻辑强的高质量内容，且带一定格式，如Markdown / Mermaid代码 3、将带格式的文本，通过渲染工具（如Xmind、Mermaid在线编辑器）生成思维导图/图表

【AI驱动】 本文分为三小节 一、学习AI，为什么要了解Markdown和Mermaid 二、对两者进行基本介绍 三、说明两者的区别与关系

【日积月累】 当 DeepSeek 发布其推理模型 DeepSeek-R1 时，AI 社区为之震动。这个模型不仅在性能上媲美 OpenAI o1，更重要的是提供了详细的技术报告，揭示了训练方法的关键步骤。然而，DeepSeek 虽然开源了模型权重，却没有公开训练数据和代码。这种状况促使 HuggingFace 团队启动了 Open-R1 项目，致力于系统性地重构 DeepSeek-R1 的训练流

【日积月累】 想要体验deepsee满血版功能，推荐官网和硅基流动，但需注意可能存在的卡顿问题； 追求稳定流畅的使用体验，纳米搜索、秘塔AI搜索、超算互联网、小艺和英伟达是不错的选择；

【日积月累】 本文将提供两种接入方案（直接调试和API服务），并包含VSCode特有配置技巧。

【日积月累】 本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。 这个的方法扩展了 MLA，提出了 MLA-Mamba。MLA-Mamba 允许潜在特征通过具有非线性激活的状态空间模型动态演变，为模型提供自适应记忆，使其能够适应趋势变化。

【日积月累】 这些成果的取得源于一种创新性的强化学习方法——群组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）。该方法有效解决了将强化学习应用于语言模型时面临的特殊挑战。本文将深入分析 GRPO 的工作机制及其在语言模型训练领域的重要技术突破，并探讨其在实际应用中的优势与局限性

【日积月累】 DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。本文将从一个可本地运行的基础模型起步，并参照其技术报告，用PyTorch完全从零开始构建 DeepSeek R1，理论结合实践，逐步深入每个训练环节。通过可视化方式，由浅入深地解析 DeepSeek R1 的工作机制。

【日积月累】 传统的问答系统通常依赖于预定义的规则或基于检索的方法，这些方法在处理复杂问题时往往表现不佳。近年来，结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的问答系统逐渐成为研究热点。RAG系统通过结合检索和生成模型，能够从大规模知识库中检索相关信息，并生成高质量的答案。本文将详细介绍如何利用DeepSeek框架构建一个高效的RAG系统，并探讨其在实际应用中的优势与挑战。

【日积月累】 本文详细介绍了 DeepSeek API 的接入与使用方法，旨在帮助开发者快速上手并搭建基于 AI 的应用。文章首先阐述了选择 DeepSeek API 的原因，包括其高性能、与 OpenAI 的无缝兼容性以及低成本优势。接着，文章通过分步指导，详细讲解了如何注册账号、获取 API Key、配置模型参数以及调用 API 的完整流程。此外，文章还介绍了 DeepSeek API 的独特优势，如支持流式输出、实时响应以及丰富的开发文档支持。

【日积月累】 DeepSeek 的成功不仅在于其强大的技术实力，还在于其背后一群富有创造力和理想主义的开发者。他们以独特的视角和技术手段，推动了人工智能技术的发展，并在全球范围内产生了深远的影响。本文将深入探讨 DeepSeek 的开发者团队，分析他们的技术理念、创新实践以及对行业的贡献。