DeepSeek推出的LLM推理新策略 DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学

DeepSeek 一发布，便引起了全球轰动。 然而 DeepSeek 轰动世界的那一刻，也是争议和挑战的开端。 由于最近 DeepSeek 遭受了大规模、持续的恶意攻击，导致 DeepSeek 的服务

prompt 是指导人工智能生成特定响应的文本指令。它们可以是问题、请求或详细说明。精心制作的提示有助于GPT-4产生连贯、相关且有用的结果，这对于高质量的人工智能交互至关重要。

你好呀，我是雨飞，今天分享下关于大模型本地部署的一些基础知识，做一个简单的入门，并科普相关的工具使用。

Llama3，作为Meta公司新发布的大型语言模型，在人工智能领域引起了广泛的关注。特别是其8B（80亿参数）版本，在性能上已经超越了GPT-3.5，而且由于是开源的，用户可以在自己的电脑上进行部署。

人在不断的驱赶下依然还有新的立足之地，这些新领地恰恰是技术延展出来的百年前的纺织工人的后代并不会接着做纺织，他可能是一名铁路工人。

写在前面 本文介绍一个超低成本搭建一个私有化chatgpt的服务，你将可以用这个服务 分享给自己的好友，在内部学习何使用 省去翻墙的烦恼，线路不稳定的烦恼 可以进行二开，学习和了解openai 提供的

当你还在错误使用对话 AI 工具如 GPT，可能会觉得其作用不过是知识平移总结或简单问答。实际上，当了解先进的用法、知悉如何做到 better prompt，你会发现：AI 不是来替代你

在本文中，我们将学习如何在仅使用CPU的计算机上部署和使用GPT4All模型并学习如何使用Python与我们的文档进行交互。