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模型训练

整理模型训练相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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我在县城“驯化”AI:有多少“人工”才有多少“智能”

AI智能背后的人工力量:职场人如何适应AI时代。 核心内容: 1. 人工智能与人类工作的现实关系 2. 非技术人员如何找到AI时代的职业出路 3. 人工智能发展给职场带来的焦虑与挑战

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用极小模型复现R1思维链的失败感悟

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使用vLLM部署工具加速QWQ,推理速度比ollama更快、并发更高

vLLM部署工具为QWQ带来革命性的推理速度提升,性能远超ollama。 核心内容: 1. vLLM与HuggingFace Transformers的性能对比 2. vLLM的PagedAttention算法和多核优化 3. vLLM和ollama的部署差异及适用场景

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企业级私有化部署:基于 Ollama 实现 DeepSeek 大模型

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DeepSeek 满血版 8卡 H20 141GB 并发压力测试,体验极致性能!

探索DeepSeek 671B在8卡H20服务器上的极致性能表现。 核心内容: 1. DeepSeek 671B模型在8卡H20服务器上的并发性能测试 2. 问答对话和模拟RAG两种场景下的性能表现 3. 企业高并发场景下的适用性和实际体验

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Cursor 新版本要来了!释放Claude 3.7全部潜力,估值百亿引热议,前Apple工程师:招人要会用AI。

Cursor新版本来袭,AI编程领域将迎变革。 核心内容: 1. Cursor v0.47版本将释放Sonnet 3.7模型全部潜力,支持复杂任务处理 2. 优化异步工作模式,提升AI编程效率 3. 采用新UI,实现对模型更精细的控制和选择

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从DeepSeek到Manus:如何实现本地LLM微调+联网开发?

定制化AI助手的实现路径,从模型微调到联网开发 核心内容: 1. AI技术的最新发展:从ChatGPT到Manus 2. 通用大模型的局限性与定制化的必要性 3. 通过LLaMA-Factory实现本地大模型微调与联网开发

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从零开始的DeepSeek微调训练实战(SFT)

深入掌握DeepSeek模型微调,快速提升问答系统性能。 核心内容: 1. 使用unsloth框架对DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调 2. COT数据集的创建方法及其在推理大模型微调中的应用 3. 通过实战案例,学习问答风格优化和知识灌注技巧

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DeepSeek-R1 671B + KTransformer部署服务器配置&万元复现方案

深度学习部署的高效解决方案,万元预算内打造高性能服务器。 核心内容: 1. Inter平台处理器与DDR5内存配置,实现DeepSeek-R1 671B高效运行 2. AMD平台EPYC处理器与DDR5内存组合,提供卓越性能体验 3. 万元以下配置参考,性价比与性能的双重考量

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「古董」GPU也能跑DeepSeek同款GRPO!显存只需1/10,上下文爆涨10倍

大幅降低显存需求,提升模型上下文长度,Unsloth优化让古董GPU焕发新生。 核心内容: 1. Unsloth优化DeepSeek-R1同款GRPO算法,显存需求降至5GB 2. 推理模型训练显存大幅下降,上下文长度增加10倍 3. 与Flash Attention 2结合,Unsloth大幅降低VRAM使用,提高效率

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Cursor 0.47 自定义 Agent 来了

Cursor 0.47 版本升级,自定义 Agent 功能全面解读 核心内容: 1. 新增自定义 Agent 功能,支持自定义工具和设置 2. 支持自定义图标、名称、快捷键等,以及选择默认模型 3. 新增 claude-3.7-sonnet MAX 模型,访问优先级更高,支持更大上下文和高效工具调用

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基于 Apple Silicon 架构的Mac部署DeepSeek-R1-671B 模型本地化指南

利用Apple Silicon芯片突破大模型部署的显存瓶颈,实现高性能低成本的本地化运行。 核心内容: 1. 大模型部署的显存困境与Apple Silicon架构优势 2. 模型量化技术与内存优化策略 3. 在M2 Ultra设备上运行670亿参数DeepSeek-R1模型的效果

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RoostGPT:改变了自动化软件测试的游戏规则

RoostGPT:自动化软件测试的新革命,利用AI技术提升测试效率和准确性。 核心内容: 1. Roost.ai结合生成式AI和大型语言模型,革新自动化软件测试 2. 支持流行的API规范,自动生成API测试用例 3. 利用Gherkin语言生成易读的集成测试用例,支持多种编程语言

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8分钟打造一个DeepSeek API智能测试引擎:当咖啡还没凉,测试报告已出炉

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QwQ总结能力测评,32b小模型真能超过deepseek吗

阿里QwQ-32B小模型挑战DeepSeek,性能对比一探究竟。 核心内容: 1. 阿里QwQ-32B与DeepSeek-r1性能对比 2. QwQ基于冷启动的强化学习策略 3. 内容总结能力测试结果分析

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为什么Manus底层模型没用DeepSeek?——Manus六问六答

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Manus,为何是他们做出来了?

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