yuanmomoya的博客

2025版最强换脸软件FaceFusion来了（附整合包）超变态的AI换脸教程2025版最强换脸软件FaceFusion来了（附整合包）超变态的AI换脸教程整合包地址：项目地址往期版本。

RAG 技术正以前所未有的方式推动人工智能应用的进步。从成熟稳健的 Haystack 到 FlashRAG、R2R 以及新兴的 LightRAG，不同方案各具特色，适应于各种业务需求和技术环境。项目需求：确定是否需要实时数据和特定领域的定制知识。定制化与灵活性：评估框架是否支持个性化扩展和二次开发。系统扩展性：关注处理大规模数据时的性能和稳定性。社区与支持：参考开源社区的活跃度和文档质量，确保能获得足够的技术支持。

之前有写过一些生成ppt、xmind的结合北京大学、清华大学等也是出了好多使用的操作使用链接：https://pan.quark.cn/s/0ddc32416ae3。

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）作为面向AI服务的新型通信标准，通过实现上下文感知推理与多模态数据流管理动态上下文丢失问题异构数据整合难题工具链互操作性瓶颈与传统中间件不同，MCP采用声明式协调机制，通过标准化数据平面与控制平面的分离，实现AI模型与外部系统的智能路由与协议转换。

提示词：请编写一部以自定义主题为背景的小说replay=1。

在2025年IDE工具智能化指数报告中，字节跳动的Trae与Cursor分别占据本土化与全球化赛道头部位置。性能实测：中文API调用场景下Trae的代码通过率比Cursor高18.3%，但在多语言混合项目中Cursor的编译通过率领先9.7%

首先，前往Trea（国内版）官网下载软件。Trea支持mac、windows和linux三大平台，下载完成后，按照提示进行安装即可。Trea国内版的发布为国内用户提供了一个高效、便捷的AI编程工具。通过实际项目测试，我们可以看到其在代码生成和功能实现上的强大能力。AI虽然无法完全取代人类，但它无疑是我们提升效率的得力助手。保持学习，善用工具，才能在快速发展的科技浪潮中立于不败之地。

通过以上步骤，你可以轻松将 Obsidian 与 DeepSeek AI 结合，打造一个既强大又智能的知识管理系统。赶快试试吧，让 AI 带你步入知识管理的新纪元！通过其独特的双向链接功能，你可以把分散的灵感、思考和资料紧密相连，打造一个专属于你的知识生态圈。在本文中，我将详细讲解如何通过配置 DeepSeek，让你的 Obsidian 知识库焕发 AI 动能，从而将知识管理提升到全新高度。以下内容将手把手带你完成 Obsidian 与 DeepSeek 的整合，让 AI 成为你日常创作与整理的得力助手。

如果你对 Xmind 不太熟悉，下面是简要介绍：Xmind 是一款功能强大的思维导图工具，支持跨平台使用（包括 Windows、Mac 和移动设备），非常适合个人和团队协作。多样化结构：支持思维导图、逻辑图、时间轴等多种结构，适用于各种场景。高效编辑：提供丰富的快捷键、主题样式和多媒体内容支持，便于高效编辑。视觉呈现：内置多种主题和图标，可以快速美化思维导图。协作与分享：支持云同步和团队协作，可以导出为 PDF、Word、Excel 等格式，便于分享和展示。

DeepEP 是由 DeepSeek 开源团队推出的首个专门用于混合专家模型（MoE）训练和推理的专家并行（EP）通信库。该库通过全对全（all-to-all）的 GPU 内核实现了高吞吐量与低延迟，支持节点内的 NVLink 通信以及节点间的 RDMA 协议。特别地，DeepEP 针对中提出的组限制门控算法进行了深度优化，同时引入了 FP8 数据格式调度和基于 Hook 的通信与计算重叠技术，从而确保不占用 GPU 流多处理器（SM）的计算资源。

DeepSeek 是一款开源且成本低廉的人工智能工具，专注于代码生成和算法优化。它通过技术创新降低了开发成本，使得大大小小的团队和个人开发者都能轻松上手，从而提高项目效率，推动技术普及。DeepSeek 的出现无疑为程序员行业带来了一次深刻的变革。虽然一些传统岗位可能会被削减，但新的机会也在不断涌现。关键在于如何适应变化、不断提升自我。只有主动学习、跨界合作，并保持开放心态，我们才能在这波浪潮中找到属于自己的位置。

FlashMLA 是专为加速英伟达 Hopper 系列 GPU 而量身定制的解码加速器，旨在应对**变长序列（variable-length sequences）**的高难度场景。它在大模型推理服务中展现出了卓越的性能提升，让响应速度更快、效率更高，助力各类 AI 应用实现质的飞跃！🚀官方表示，FlashMLA 已在生产环境中广泛应用，稳定性和可靠性均得到充分验证。Hopper 架构 GPUCUDA 12.3 及以上、以及PyTorch 2.0 及以上。使用前请务必确认您的系统配置符合要求，确保最佳体验。

DeepSeek-R1 是一款高性能的 AI 推理模型，凭借其强大的推理能力和灵活的训练机制，已经在春节期间引起了广泛的关注。作为一种采用强化学习技术的 AI 模型，DeepSeek-R1 旨在增强模型在复杂任务环境中的推理能力。不过，尽管它在性能上非常突出，但在本地部署时的硬件要求也相对较高，特别是对于其最大的 671B 参数版本。

在忙碌的职场中，制作一份高质量的PPT往往需要投入大量时间和精力，尤其是在临近截止日期时。今天，我们将探索如何借助 AI 工具 —— DeepSeek 和 Kimi —— 让 PPT 制作变得既快捷又高效，为你的工作带来质的飞跃。

这五款工具各具特色，不仅能为 DeepSeek 提供更友好的交互界面，还在设计和功能上各有亮点。它们都是开源项目，并在 GitHub 上赢得了大量星标支持。希望这些工具能帮助你提升使用体验，也欢迎在评论区分享你发现的其他优秀工具，共同推动 AI 技术的普及与进步！

如果你需要添加列表中未出现的模型，可以直接在配置文件中添加相关配置项。

构建你的专属知识宝库，从此每次问答都由对你个人文件的深度学习驱动，精准匹配并输出最贴合内容的答案。本文将引导你使用Cherry Studio搭配硅基流动平台，借助 DeepSeek-R1满血版大模型，一步步建立属于你的个人知识库。

Spring AI 是 Spring 生态体系内的重要项目，致力于让人工智能能力无缝融入 Spring 应用。通过它，Java 开发者可以更简单地构建、管理和部署各类 AI 模型，将企业数据与智能 API 轻松对接，实现业务自动化和智能化。聊天交互嵌入式附件文本生成图片音频转文本文本转音频此外，最新预览版中也集成了 DeepSeek 模型，为开发者带来更多可能。DeepSeek 由国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发，是一款多模态大模型，具备数学推理、代码生成等高阶能力，被誉为“AI界的六边形战士”。

引言：AI "思考"的全新突破近年来，人工智能（AI）的发展速度可谓惊人，尤其是大型语言模型（LLM）如 ChatGPT，它们能够回答各种问题。然而，面对任务时，这些模型的表现却依然存在局限。例如，解决奥数题、编写复杂代码或执行多步逻辑推导等任务，都需要AI像人类一样"思考"多步骤的问题。过去的AI模型往往在这些复杂任务中出现错误。的问世，标志着AI推理能力的一次重大突破：它通过强化学习的反复试错，帮助AI逐渐掌握复杂推理的技巧，像人类一样解决多步问题。而且，DeepSeek-R1是完全。

Janus Pro 是一个创新的自回归框架，专门设计用于多模态理解与生成任务。它通过将视觉编码解耦到不同的处理路径，从而避免了先前方法的局限性。虽然这些描述听起来比较学术，但其实它的核心功能是文生图，也就是文字生成图像，类似于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。更通俗地说，Janus Pro 通过一个统一的 Transformer 架构，巧妙地处理视觉和语言信息，使得生成的效果比传统方法更加灵活、精准，甚至在某些任务上超越了专用模型。

说了一下从安装 Ollama、部署 DeepSeek-R1 模型到配置 Chatbox 可视化工具，详细说明了本地化部署的全过程。通过这些步骤，你可以在 Windows 系统上轻松体验本地模型对话，享受更直观、便捷的交互体验。

预备阶段：确认系统环境符合要求，安装 Ollama、DeepSeek 模型以及 AnythingLLM 客户端。数据导入：整理待收录的文本资料，借助 AnythingLLM 构建知识图谱。模型连接：利用 Ollama 启动 DeepSeek 模型，并将其与 AnythingLLM 对接，实现语言处理与知识管理的无缝衔接。测试优化：通过多轮问答测试，对系统参数和知识库内容进行微调，不断提升问答准确率和响应速度。

费用优势：测试期间大约使用了5万多 token，花费仅约0.3元，成本极低。高效便捷：相比于自己搭建本地大模型服务，DeepSeek API 的使用不仅成本低廉，而且响应迅速。数据安全性：对于一些不便上传至云端的本地资料，虽然会以切片方式传输到服务器，但对于非严格保密的需求来说，这种方式依然是一个非常实用的替代方案。总体来看，华为与硅基流动合作打造的这项API服务在性能、成本和便捷性上均表现不俗，非常适合中小规模数据处理以及开发调试使用。

近期，国内DeepSeek V3大模型表现非常亮眼，加之价格极其亲民，这让不少开发者心动。结合Langchain，我实现了一个本地知识库问答系统，该系统通过API接口调用大模型，而非自行搭建和部署。这个项目本质上是一款由AI驱动的知识库助手，旨在帮助用户从PDF文档中提取信息并进行自然对话。下图展示了整体架构设计：（用于学习））提供的API Key。价格非常友好，仅需几元即可轻松入门。获取到API Key后，只需在指定的文件中填写即可启动应用。

从工程应用的角度看，DeepSeek为国内AI领域开辟了一条全新技术路径，其成本优势、开源及私有化部署能力为医疗、金融等对数据安全要求极高的行业提供了有力支撑。

通过本教程，你已经成功部署 DeepSeek 本地模型，并结合 Ollama 和 Chatbox 实现了完整的离线 AI 交互。希望本指南能帮助你轻松上手，体验强大的 AI 聊天能力！

最近，DeepSeek这款AI工具在国内外引起了极大关注。尽管不少人纷纷尝试，但也有声音称其表现未达预期。其实，并非工具本身有问题，而是许多用户的使用方式存在偏差，正如“用大炮打蚊子”般浪费了DeepSeek强大的功能。下面，我将分享9个实用技巧，让你发现DeepSeek远比想象中更为出色。

尽管网上有不少关于 DeepSeek 本地部署的详细教程，但从实际的 GPU 显存需求、模型参数对推理效果的影响、环境配置的复杂性以及安全和成本考量来看，选择云服务或混合部署方案显然是更为稳妥和高效的解决方案。对于多数开发者和企业来说，将更多精力投入到业务和算法创新上，而非硬件运维和环境调优，才是更符合长期发展的策略。

最近有模型数据翻译的需求，找了一些翻译api、软件，不是收费就是太费劲，巴拉巴拉找到了LibreTranslate，用着还是不错https://github.com/LibreTranslate/LibreTranslate在线试用！LibreTranslate是一款开源的机器翻译工具，以下是关于它的详细介绍：实际的使用，可以根据自己的使用场景来，支持多种的部署方式的，我这边就是训练模型数据使用，直接pip安装使用了，毕竟翻译模型和语言模型都是很耗资源的，当然除了内存，最好还有 GPU 的支持。翻译自

CLIP 通过对比学习将图像和文本映射到同一个嵌入空间中，使得匹配的图像和文本嵌入彼此靠近，而不匹配的嵌入彼此远离。这种策略使得 CLIP 能够在不依赖特定训练数据的情况下，构建高性能的分类器和搜索系统。CLIP 的灵活性和通用性使其在多模态建模领域具有广泛的应用前景。本嵌入彼此靠近，而不匹配的嵌入彼此远离。这种策略使得 CLIP 能够在不依赖特定训练数据的情况下，构建高性能的分类器和搜索系统。CLIP 的灵活性和通用性使其在多模态建模领域具有广泛的应用前景。

鸢尾花是一种常见的单子叶植物，属于百合目，常见于公园等地。由于其品种繁多，了解鸢尾花的种类识别数据集将有助于在社交场合中展示你的知识。

在大模型中，对话接口的参数对于控制生成文本的行为和特性至关重要。这些参数共同作用，使得大模型能够根据不同的应用场景和需求，灵活地调整生成文本的行为和特性。参照：阿里、豆包一些大模型接口说明。