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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    月 2 0 日 2 0 2 4 年 1 2 月 2 6 日 发 布 总 参 数 达 6 7 1 0 亿 的 D e e p S e e k - V 3 , 采 用 创 新 MoE架构和FP8混合精度训练, 训练成本大幅降低 DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGl)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用,其性能 的表现。 第二阶段:拒绝 采样与监督微调 通 过 拒 绝 采 样 从 R L 检 查 点 生 成 新 的 合 成 数 据 , 并 与 写 作 、 事 实 问 答 等 领 域的监督数据混合。 然 后 对 基 础 模 型 进 行 两 轮 微 调 , 进 一 步提升模型的性能。 第三阶段:全场 景强化学习 结 合 规 则 奖 励 ( 针 对 推 理 任 务 ) 和 神 经 奖 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块,实 现高效计算和推理。DeepSeek通过 无辅助损失的自然负载均衡和共享专 家机制,解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家(MoE)架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用, 同时保持与传统多头注意力(MHA) 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销,在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力(MLA)机制
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 Combine(组合):整合多个想法 • Unify(统一):创建一致的叙述或解决方案 • Synthesize(综合):形成最终结论 跨界思维的提示语链设计 基于“BRIDGE”框架 • Blend(混合):融合不同领域的概念 • Reframe(重构):用新视角看待问题 • Interconnect(互联):建立领域间的联系 • Decontextualize(去情境化):将概念从原始环 境中抽离
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台

    应⽤用(机器器学习) - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』, 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』,多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览
    0 码力 | 19 页 | 3.55 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟

    服务发现,负载均衡,媒体信息全局存储 • Biz 业务接入模块 • SFU 节点 (用于转发webrtc 流,与biz模块配合创建视频会议系 统) • AVP 节点 (用于从SFU节点拉取数据进行数据处理,视频流存 储,音视频混合,CV ,语音识别,图形识别等) • 网关节点与go-sip stack 或rtmp/hls/srt等协议组合成协议网关 • 转换RTC流成直播流推送到CDN ION客户端支持 • Ion-sdk-js
    0 码力 | 38 页 | 2.22 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2022 Apache Ozone 的最近进展和实践分享

    GC带来的⽆ 响应问题 运维价值 Apache Ozone – 使⽤场景 #2 • 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/
    0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前
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