推理结论第4页

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

2025年，中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1，在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门，却在能力边界与应用场景上存在显著差异。

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

本地部署大模型QPS推理测试

目录1、测试环境1.1、显卡1.2、模型1.3、部署环境1.3.1、docker1.3.2、执行命令2、测试问题2.1、20字左右问题2.2、50字左右问题2.3、100字左右问题3、测试代码3.1、通用测试代码3.2、通用测试代码（仅供参考）4、测试结果4.1、通用测试结果4.2、RAG测试结果1、测试环境1.1、显卡1.2、模型Qwen2.5-32B-Instruct1.3、部署环境xinfe

内卷焦虑人士·2025-03-17 03:30

使用Python实现无人机路径规划的灰狼优化算法

2.Python中的灰狼优化算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1灰狼类2.2.2群体类2.2.3路径规划类2.3示例程序3.灰狼优化算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向5.应用场景结论使用

闲人编程·2025-03-17 02:59

如何测试模型的推理速度

前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。

想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

因为项目对推理模型的性能有比较高的要求，因此对目前一些主流的推理模型做了对比，包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验

源泉的小广场·2025-03-17 01:49

在卫星通信网络中的TCP/IP 协议适应性研究

目录引言卫星通信网络的特点高延迟特性高误码率带宽受限与动态变化TCP/IP协议在卫星通信网络中面临的挑战拥塞控制机制失效重传机制效率低下协议开销过大TCP/IP协议在卫星通信网络中的适应性改进优化拥塞控制机制改进重传机制降低协议开销结论引言卫星通信网络凭借其覆盖范围广

欣傅·2025-03-17 00:43

在连通无向图中寻找欧拉回路（Eulerian Circuit）

在连通无向图中寻找欧拉回路（EulerianCircuit）问题描述解决方案概述算法步骤伪代码C代码示例如何在迷宫中找出一条路示例：在简单迷宫中应用欧拉回路结论问题描述给定一个连通无向图$G=(V,E)

醉心编码·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型（SmallLanguageModel,SLM）**应运而生，凭借其高效性、经济性和本地化部署能力，

硅基打工人·2025-03-16 22:52

推理引擎3倍提速+50%省卡，国产芯片告别英伟达绑架

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花“还在为天价H100排队？清华让国产芯片跑出3倍英伟达性能！”大家好，我是蚝油菜花。当科技巨头用天价H100显卡筑起算力高墙时，中国团队用

蚝油菜花·2025-03-16 21:15

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

PMP冲刺每日一题(32)答案解析

PM简读馆·2025-03-16 18:58

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

知识图谱与知识表示：人工智能的基石

知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示

醉心编码·2025-03-16 16:47

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统

accurater·2025-03-16 16:40

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

python-提示词对大模型推理有多重要？

文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜，那么提示词对大模型推理到底有多重要

给自己做加法·2025-03-16 15:07

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统

这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。

FL1623863129·2025-03-16 13:49

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

毕业论文如何进行自查？

一、内容自查1、核心要素是否完整检查论文标题是否简洁明确，摘要是否概括了研究目的、方法、结论，关键词是否精准覆盖了主题。2、逻辑是否清晰连贯从引言到结论，需层层递进。

kexiaoya2013·2025-03-16 12:08

Node.js--exports 对象详解：用法、示例与最佳实践

JavaScript）3.在另一个文件中使用require进行导入文件名：app.js（JavaScript）4.运行程序5.exports的限制6.其他exports使用方式示例1：导出单个函数示例2：导出类7.结论

还是鼠鼠·2025-03-16 08:15

AGI的学习与适应能力

与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 08:14

基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战，并介绍一款创新框架KTransformers，它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率，从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。

爱科技Ai·2025-03-16 07:38

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式，以及未来潜力与可能的影响五个维度，帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。

大模型八哥·2025-03-16 02:34

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库，基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。

原野AI·2025-03-16 02:31

NPU的应用场景：从云端到边缘

NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。

绿算技术·2025-03-16 02:29

数组中最长递增子序列问题的深入研究

动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域

cloudman08·2025-03-16 01:24

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

Python）4.4代码解释五、复杂度分析5.1递归算法复杂度（普通二叉树）5.2迭代算法复杂度（二叉搜索树）六、实际应用6.1文件系统目录结构6.2遗传算法中的基因树分析6.3数据库索引结构优化七、结论摘要在二叉树相关算

cloudman08·2025-03-16 00:48

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

向量存储与检索器

它们对于应用程序来说非常重要，这些应用程序需要获取数据以作为模型推理的一部分进行推理，就像检索增强生成（

小码农0912·2025-03-15 22:05

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日

技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

尤为突出的是，其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%，同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。

（initial）·2025-03-15 16:17

C语言字符相加得到什么？字符串相加呢？

2'; printf("%c",d);//输出结果为c，ASSII码的099恰好是c printf("%d\n",d);//输出结果为99，即ASCII码的十进制数相加（49+50），得出结论两个字符相加的结果为

GKDf1sh·2025-03-15 16:46

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一

无水先生·2025-03-15 13:54

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

MySQL常用函数详解及SQL代码示例

MySQL常用函数详解及SQL代码示例引言当前日期和时间函数字符串函数数学函数聚合函数结论引言MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，提供了丰富的内置函数来简化数据查询、处理和转换。

星河浪人·2025-03-15 09:15

认知科学：解决复杂问题的5个关键策略

这些策略包括：模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略，并提供代码实例和数学模型公

AI天才研究院·2025-03-15 06:25

人工智能：重塑未来生活与工作的科技力量

最初，AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域，目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中，AI遭遇了诸多挑战和瓶颈，但其发展潜力逐渐被认可，并在随后几十年中得到了迅速的

Geektec·2025-03-15 06:54

Anthropic 的模型

Anthropic的模型（特别是Claude系列）之所以在性能和推理能力上表现强劲，可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。

调皮的芋头·2025-03-15 06:50

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