Debug yourself!

DeepSeek 的确取得了不错的成果，不过可能没有媒体宣传和人们想象中那么重大。它的轰动性主要在于以低廉的成本达到了前沿模型相近的效果，但是并没有显著超越其它前沿模型，而它的低廉成本也是存在争议的，可能是因为进行了蒸馏训练等原因导致成本被低估了。然而，由于一些技术以外的因素，围绕其的宣传可能存在夸大成分。因此，业界应保持理性，客观评估其技术实力和市场影响。二、国内民众由于众所周知的原因无法访问国外前沿模型，导致民众误认为 DeepSeek 遥遥领先于国外的模型，也就是说大多数民众存在信息滞后的情况。

建议根据实际需求选择方案：对质量要求高的场景使用Argos或HuggingFace方案，对资源受限的环境使用词典方案。所有方案都需要提前在有网络的环境下完成模型/词库的下载部署。

关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。一、技术能力的争议：潜力与局限并存。

总结一下，本地部署LLM的关键步骤包括准备硬件环境、安装依赖、加载预训练模型、优化性能、创建API服务并进行部署。如果有任何问题或具体的实现细节，随时告诉我！LLM通常需要大量的计算资源。特别是像GPT、BERT之类的模型，它们需要较强的GPU或TPU支持。如果模型非常大，或者你计划部署多个模型实例，可能需要考虑负载均衡和资源管理工具，如Kubernetes等。大多数LLM都有预训练模型可供使用。接口，你就可以发送文本并得到模型的推理结果。

特别是一些简单的问题，却要“思考”好久。有时候选人为了掩盖停顿，会先复述问题，或者先模棱两可地回答一下，然后突然“灵光一现”，回答正确答案（AI这时生成好了）。针对这种情况，可以使用一些方法来判断，例如，发送一些AI相对较难识别的代码块图片，让候选人说出运行结果和解释，候选人如果和之前的对答如流有明显的反差，则可能是用了AI。因此，面试官应综合考虑候选人的整体表现，包括非语言线索，如肢体语言和面部表情，以做出更全面的判断。：如果候选人的回答过于流畅、结构清晰，且缺乏个性化细节，可能是AI生成的内容。

总的来说，ChatGPT 更注重生成和互动，而 DeepSeek 则偏重于信息检索和深度分析。两者有不同的应用重点，具体选择取决于你的需求。DeepSeek 和 ChatGPT 都是自然语言处理领域的工具，但它们的设计目标和功能有所不同。

来源： https://scholar-press.com/uploads/papers/W8VFe2jz0Iz7wVY3lNvzeXeOyjAQU8gZMbXCewzD.pdf。

例如，微软已将 DeepSeek 的 AI 模型集成到 Azure 云平台，用户可以在 Azure 上使用 DeepSeek R1。：DeepSeek 已推出适用于 iOS 和 Android 的移动应用，用户可以通过这些应用在手机上直接使用 DeepSeek R1。：开发者可以通过 DeepSeek 提供的 API，将 R1 模型的功能集成到自己的应用程序或平台中，实现自动化的数据检索和处理。请注意，使用 DeepSeek R1 时，可能需要注册账户，并遵守相关的使用条款和隐私政策。

DeepSeek 团队近期开源了新一代多模态模型 Janus-Pro-7B，该模型在图像生成和多模态理解方面表现卓越，超越了OpenAI的DALL-E 3，并在基准测试中取得了优异成绩。Janus-Pro-7B 的代码和模型参数已经分别在 github 和 huggingface 上开源，我们拉取到本地后就能运行使用了。由于模型比较大，约为15G，下载比较耗时，请耐心等待。下载成功后就可以进行下一步使用了，将在下一期分享。

构建一个。

Supervised Fine-Tuning（监督式微调） 是机器学习和深度学习领域中的一个重要概念，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域中被广泛使用。以下是对这个概念的详细介绍：Supervised Fine-Tuning 是指在有监督学习框架下，通过给模型提供标注过的数据（labelled data），对一个已经预训练的模型（pre-trained model）进行进一步的调整和优化。这种方法通常用于将一个通用模型（general model）适配到特定任务或领域中，例如从自然语言生成模型

在多个基准测试中，DeepSeek-V3的表现超越了此前的所有开源模型，甚至超过了OpenAI的GPT-4o（8月发布），接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月发布）。此外，DeepSeek-V3的成功也显示出，即使在硬件资源有限的情况下，通过数据与算法层面的优化创新，仍然可以实现高效的模型训练和推理。总的来说，DeepSeek-V3的发布展示了中国在人工智能领域的快速进步，特别是在模型性能提升和训练成本降低方面的创新，为未来人工智能技术的发展提供了新的思路。

公司专注于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等核心AI技术，致力于推动AI技术在医疗、安防、金融等领域的落地应用。尽管面临挑战，依图科技凭借其强大的技术实力，仍然在国内AI行业占据重要地位。如果你对依图科技的具体产品或某一领域的应用感兴趣，可以告诉我，我可以为你提供更详细的信息！（YITU Technology）是中国一家全球领先的人工智能（AI）公司，成立于。

Pylance 的“无法解析导入”错误表明 VS Code 的 Python 分析器未能找到指定模块。如果已经安装，但问题仍然存在，确保安装在当前 Python 环境中。路径与 Pylance 使用的 Python 解释器路径一致。Pylance 有时无法识别动态加载的模块。如有进一步问题，请提供更多上下文信息，例如 Python 和。Pylance 使用的 Python 解释器可能与安装。替换为需要的版本号。

容易让人误以为 function 和 GPTs 的 actions 是同样的功能，但是其实function并不调用外部服务，而是自定义的 prompt 创建的 function。

不支持国内银行卡支付。可能和没有开启国际支付有关，但是可能开启了国际支付仍然不可支付。

截止目前（2023.1.17）是不行的。即使你的账号是plus，可以通过API访问GPT-4等模型，但是GPTs目前只对网页或者APP开放。

语料：gpt_trainning.jsonl（至少需要10条，否则微调模型会失败）

我们可以看到，ChatGPT的确具有一定的学习能力，能够根据用户的少量指示或者示例改变自己的回复，但是这种能力是较弱的，和人类有不小的差距，尤其是涉及逻辑推理的部分。自然语言只是真实世界的一个片面映射，即使是人类也会被误导和迷惑。ChatGPT虽然可以通过与人类对话等形式完善自身，但是没有形成闭环，一旦脱离技术人员的帮助，它的进化就容易卡在一个瓶颈，因为它的底层技术还不足以支持它只通过语料就不断进化，到一定程度必然需要改变底层技术，而即使在未来，ChatGPT也很难获得改变自己底层技术的能力。

http://api.qingyunke.com/调用方法：效果还不错，只是返回有点慢。https://www.ownthink.com调用方法：

因为需要使用时间文本转换为标准时间的功能，考察多种第三方包后选择了pyunit_time，但是还是有很多不尽人意的地方，所以把整个包拷出来，自己修改以满足需求。今天发现pyunit_time不支持‘’的表述，例如“”只会识别出9月，但是“”是可以识别出“6月”和“9月”，因此将“”转成“”就可以了，其实本质上也是个时间单位省略的问题。下面是原始代码（所在文件是/pyunit_time/filters.py）：它采用的是正则匹配的方式，pattern调用了之前准备好正则表达式，像“x年”、‘x月’等，单独的

这几年，人工智能技术在国内越来越火，大部分都是神经网络算法一类的，其实人工智能技术还有一个重要分支—专家系统。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计

本PPT介绍了认知语言学中的框架与脚本，参考了德国语言学家温格瑞尔（Ungerer F）的《认知语言学导论》。