【AI驅動】 Agent 目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯是“代理”。 那 Agentic 又要翻譯成什么呢？我感覺“代理型”這樣的詞更合適。 所以為了不讓讀者混淆，我在本文直接用英文表示。 隨著 LLM 的發展，AI 的能...

【AI驅動】 經過調研，我決定先采取 Langchain+Ollama 的技術棧來作為 demo 實現，當然，后續我也會考慮使用 dify、fastgpt 等更加直觀易用的 AI 開發平臺。 整體框架設計思路如下： ...

【AI驅動】 關于multi-agent 隨著LLM的涌現，以LLM為中樞構建的Agent系統在近期受到了廣泛的關注。Agent系統旨在利用LLM的歸納推理能力，通過為不同的Agent分配角色與任務信息，并配備相應的工具插件，從而完成復雜的任務。 ...

【AI驅動】 DeepSeek 在開源周第三天推出了專為 Hopper 架構 GPU 優化的矩陣乘法庫 DeepGEMM，支持標準矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為 DeepSeek-V3/R1 的訓練和推理提供強大支持，在 Hopper GPU 上達到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的設計理念是簡潔高效，核心代碼僅約 300 行，同時在大多數矩陣尺寸下性能優于現有解決方案。該庫支持三種數據排列方式：標準排列和兩種專為混合專家模型設計的特殊排列（連續排列和掩碼排列）。DeepGEMM 采用即時編譯技術，不需要在安裝時進行編譯，代碼結構清晰易懂，非常適合學習 GPU 優化技術。

【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet 是一款具有創新性的 AI 模型，它結合了推理模式和通用模式，為用戶提供了更靈活的使用體驗。用戶可以通過網絡界面或 API 訪問該模型，從而在不同的應用場景中發揮其強大的功能。此外，Claude 3.7 Sonnet 在關鍵的基準測試中表現出色，證明了其在處理復雜任務時的高效性和可靠性。對于希望深入了解或使用 Claude 3.7 Sonnet 的用戶，DataCamp 提供了相關的課程和資源，幫助他們快速上手并充分發揮該模型的潛力。

【AI驅動】 Anthropic 公司發布了其最新模型 Claude 3.7 Sonnet，這是全球首個混合推理模型，能夠提供即時響應或逐步展示思考過程。該模型在編碼和前端開發方面表現出色，成為 Anthropic 有史以來最優秀的編碼模型。Claude 3.7 Sonnet 支持標準和擴展思考模式，API 用戶可以精確控制模型的思考時間。此外，Anthropic 還推出了智能編碼工具 Claude Code，幫助開發人員直接從終端將工程任務委托給 Claude。Claude 3.7 Sonnet 在多項基準測試中刷新了記錄，如在 SWE-bench Verified 上實現了 SOTA 性能，顯著提升了數學、物理、指令遵循、編碼等任務的表現。該模型現已在所有 Claude 計劃中上線，包括免費版，擴展思考模式對非免費用戶開放。

【AI驅動】 Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司推出的一款先進的語言模型，支持多種自然語言處理任務，如文本生成、問答系統、對話管理和自動生成代碼等。該模型具備高度的靈活性和可擴展性，廣泛應用于多個領域。文章詳細介紹了如何調用 API 的具體步驟，并通過表格形式對比了不同類型 API 的日均調用量及其主要功能。特別強調了自動生成代碼的功能，展示了如何根據需求生成高質量的代碼片段，減少了手動編寫的工作量。此外，還展示了多個實際應用場景，如文本生成、問答系統和對話管理等?？傊?，Claude 3.7 Sonnet 以其強大的功能和廣泛的應用場景，成為推動現代自然語言處理技術發展的關鍵力量。

【AI驅動】 DeepSeek FlashMLA代碼庫通過分頁KV緩存、動態Tile調度、BF16混合精度三大核心技術，在Hopper GPU架構上實現大模型推理的突破性優化?；鶞蕼y試顯示，其在8K長序列處理中達到121 tokens/s的吞吐量，較傳統方案提升189%，同時降低35%的顯存占用。成本效益分析表明，采用FlashMLA可使千億模型推理集群的三年TCO節省超$1.2M，API服務定價具備38%的降價空間。該代碼庫已成功應用于金融文檔解析、多模態客服等場景，支持單卡128路高并發處理。開發者可通過Docker快速部署，結合動態批處理配置與實時監控指標，實現高效穩定的生產級AI服務。作為國產AI基礎設施的重要突破，FlashMLA的開源標志著大模型推理優化進入"顯存智能調度"的新階段。

【AI驅動】 DeepSeek 開源周第一天，推出了名為 FlashMLA 的技術，該技術為 Hopper GPU 開發的高效 MLA 解碼內核，專門針對可變長度序列進行了優化，已投入生產。FlashMLA 使用后，H800 可達到 3000GB/s 內存，實現 580TFLOPS 計算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的創新注意力架構，從 V2 開始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中實現成本大幅降低，但計算、推理性能仍能與頂尖模型持平。此次發布的 FlashMLA 支持 BF16，分頁 KV 緩存，塊大小為 64。環境要求為 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通過低秩聯合壓縮技術，將多頭注意力中的鍵（Key）和值（Value）矩陣投影到低維潛在空間，從而顯著減少鍵值緩存（KV Cache）的存儲需求。V2 版本中，顯存占用降到了過去最常用的 MHA 架構的 5%-13%，推理成本僅為 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更為明顯。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上獲得了超過 10000 個贊，成為該平臺近 150 萬個模型之中最受歡迎的大模型。

【AI驅動】 本文為零基礎用戶提供克隆并部署Next.js博客的保姆教程。借助AI工具Trae，分析目標網站技術棧后，通過截圖+自然語言提示（如“復制圖片效果”）生成代碼。針對依賴安裝問題，改用淘寶鏡像和yarn加速。分步完善吸頂菜單、文章列表及底部導航，利用AI調試異常代碼。最終推送代碼至GitHub，一鍵部署到Vercel生成可訪問站點。

【AI驅動】 DeepSeek官方推出13類實用提示詞指南，覆蓋AI交互核心場景，如模型定制（生成Linux助手等）、角色扮演（沉浸對話）、文案/代碼生成（大綱、JSON結構化）、翻譯優化（信達雅標準）、詩歌創作等，通過系統提示詞設定規則、用戶提示詞調整需求，支持合并輸入簡化操作。適用于編程、營銷、寫作等場景，結合案例與擴展思路，幫助用戶精準提問，提升AI輸出效率與實用性。

【AI驅動】 API使用的幾種方式：飛書多維表格調用，Coze智能體調用，瀏覽器插件調用。

【AI驅動】 阿里云PAI平臺現已支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型的云上一鍵部署，助力企業用戶和開發者實現模型與業務的高效融合。DeepSeek-V3是一個參數量達671B的MoE架構大語言模型，采用MLA和DeepSeekMoE架構優化，支持多token預測訓練目標，性能接近國際頂尖閉源模型。DeepSeek-R1則是高性能推理模型，參數量為660B，通過強化學習顯著提升推理能力。PAI Model Gallery集成了包括DeepSeek系列在內的多種預訓練模型，用戶可零代碼完成從訓練到部署的全流程。部署方式包括vLLM加速部署和Web應用部署，支持多種推理框架，部署后可快速獲取調用接口，實現模型的高效應用。

【AI驅動】 文章探討了大模型在智能電視意圖識別中的應用與工程化實踐，對比了基礎模型、RAG（檢索增強生成）和微調模型三種方案的優缺點。智能電視行業正借助AI大模型的自然語言處理和邏輯推理能力提升用戶體驗，但傳統NLP算法在復雜語境下的意圖識別、上下文理解和多輪對話方面存在局限性。文章詳細介紹了三種方案的特點、模型選擇、實現方法及優缺點：方案一（基礎模型+Prompt）開發成本低，但對垂類領域分類識別能力有限；方案二（基礎模型+Prompt+RAG）通過知識庫增強意圖分類能力，但存在延遲和幻覺問題；方案三（小尺寸模型微調）通過LoRA微調解決延遲問題，同時利用微調提升數據增強效果。最終，作者選擇了7B底座的微調方案，并通過自動質檢和自動微調工程鏈路實現生產準確率的持續優化。該方案在某國產頭部電視廠家落地后，平均延遲500ms，實時準確率達到98%以上，顯著提升了用戶體驗。

【AI驅動】 本文介紹了如何通過阿里云的函數計算（FC）和云原生應用開發平臺（CAP）以零代碼、低門檻的方式一鍵部署DeepSeek-R1系列模型。文章以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF模型為例，展示了兩種部署方式：模型服務部署和應用模板部署。模型服務部署通過API調用接入線上業務應用，支持Ollama和Transformers框架，用戶可快速配置資源并完成模型部署，最快10分鐘即可完成。應用模板部署則實現DeepSeek-R1模型與OpenWebUI的結合，用戶可通過OpenWebUI界面直接與模型對話。該方案采用按量付費模式，支持彈性伸縮和高可用性，適合希望快速部署、無需關注運維的用戶。