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赋范大模型技术社区

LangChain + DeepResearch 实战：从 0 到 1 构建深度研究智能体（附源码）随着 Manus、Claude Code 以及 Deep Research 等应用的爆火，其背后的核心技术——深层代理（Deep Agents）正在成为 AI 领域的新焦点。

你真的可爱呀

对接deepseek（全面版）【前端写全局图标和对话框】前提：技术栈：vue3+ant组件库前端实现功能：全局图标点击和拖拽吸附侧边功能。点击图标弹出对话框，对话框支持自由拖拽和调节大小。对话框中实现基础问答，复制答案，会话整理等。后端接口实现：对话标题修改，对话内容返回等等。

英伟达推出CUDA 13.1版本，DeepSeek V3到V3.2技术演进全解析1. 英伟达发布革命性CUDA Tile模型，Python代码性能匹敌C++ 英伟达推出CUDA 13.1版本，引入全新的CUDA Tile编程模型，允许开发者用15行Python代码实现GPU内核编程，性能可媲美200行手动优化的CUDA C++代码。这一变革将GPU编程从传统的线程级管理提升至瓦片（Tile）级抽象，大幅降低开发门槛，但也被行业质疑可能削弱CUDA的生态壁垒，因为Tile模型更易移植到其他硬件平台。此次更新重点支持Blackwell架构，未来将扩展至更多GPU代际。博客： https

DeepSeek时代的Large-scale LLM推理2025年底DeepSeek V3发布炸场，几乎为业界之后的LLM优化方向定了调，尤其是大规模推理优化方面。去年快年底时对LLM的推理优化技术做过一个简单的总结：《LLM时代中的AI推理优化》，现在看来已有很多变化。在DeepSeek V3问世快一年之际，这里简单整理总结一下业界与之相关的推理优化技术。

带刺的坐椅

Solon AI 开发学习18 - generate - 生成示例参考GenerateModel 是非常自由的一个接口，本质是组装一个 http post 请求，并尝试解析响应内容。但仍然有大量的 ai 模型无法覆盖（花样太多了），可使用 HttpUtils 直接请求。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的水体污染检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对引起水体污染（废弃物、废弃船、水污染、漂浮物）的目标进行检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

AI大模型学徒

大模型应用开发(九)_LangChain提示词模板提示词工程的基石：LangChain 提示词模板的艺术与实践在 LLM 应用开发中，提示词（Prompt）是核心。但如果直接将提示词硬编码在代码中，会导致代码混乱、难以维护、不易优化。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的输电隐患检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对输电隐患（气球、鸟巢、风筝、垃圾）进行目标检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

DeepSeek V3.1 的推理解析之前仔细学习过大模型的推理解析，但只是针对通用的早期大模型，并没有针对目前流行的MoE的在模型的推理进行解析。比如：DeepSeek。也就是针对通用的早期Transformer架构进行了学习。

基于 DeepSeek V3.2 的 Native Agent 实践指南，真香DeepSeek V3.2 发布了，除了模型能力本身的提升之外，最值得关注的是原生支持的“思考时调用工具”的机制。DeepSeek 体现了非常好的工程师审美，对于“思考时调用工具”的 API 设计是非常优雅的。

Unsloth高效微调实战：基于DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B与医疗R1数据SFTTrainer（来自 trl 库）：提供监督微调（SFT）和强化学习（RLHF）相关的功能，主要用于有监督微调（Supervised Fine-Tuning），适用于 LoRA 等低秩适配微调方式。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的结核杆菌检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对结核杆菌进行目标检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

说人话，查数据：构建一个自然语言驱动的 SQLite 后台AI First 时代：用自然语言操作数据库，让非技术人员也能“写”SQL“未来，开发能力将不再局限于程序员。”——在大语言模型（LLM）的赋能下，这一设想正加速落地。

大模型真好玩

全网最通俗易懂DeepSeek-Math-V2与DeepSeek-V3.2核心知识点解析笔者文章架构大突破! DeepSeek-V3.2发布，五分钟速通DeepSeek-V3.2核心特性为大家系统剖析了DeepSeek-V3.2 实验版的核心特性，并重点解读了其开创性提出的一项全新的技术 DeepSeek Sparse Attention（DeepSeek稀疏注意力机制），简称DSA。

凌晨3点，代码"完美"却报错？你需要一位"数字法医"凌晨3点，监控报警群炸了。你揉着惺忪的睡眼坐在屏幕前，盯着那段逻辑看起来天衣无缝的代码。日志里只有一行冷冰冰的 Undefined 或 NullPointerException，但你找不到任何空值的来源。你试了重启，试了回滚，试了满屏的 console.log，Bug 就像幽灵一样，看得见抓不着。

在 RK3588 开发板上部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型：RKLLM API 实战指南近年来，随着大语言模型（LLM）能力的不断提升，如何将这些模型高效部署到边缘设备（如国产瑞芯微 RK3588 芯片）成为开发者关注的重点。本文将手把手带你完成 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型在 RK3588 上的转换、部署与推理全流程。

基于 Microsoft Agent Framework 集成 DeepSeek 大模型的实践Microsoft Agent Framework（简称 Agent Framework）发布已有一段时间。在“观望”（摸鱼）一阵后，在老板的“鼓励”下，我们果断将多个 AI 微服务从 Semantic Kernel（SK）迁移至 Agent Framework。

【DeepSeek 论文精读】15. DeepSeek-V3.2：开拓开源大型语言模型新前沿欢迎关注[【AIGC论文精读】](https://blog.csdn.net/youcans/category_12321605.html）原创作品【DeepSeek论文精读】1. 从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1 【DeepSeek论文精读】14. DeepSeek-V3.2-Exp 技术报告详解【DeepSeek论文精读】15. DeepSeek-V3.2：开拓开源大型语言模型新前沿

未来智慧谷

DeepSeek-V3.2 Agent模型发布，推理性能媲美GPT-52025年12月2日，深度求索（DeepSeek）发布了其当前性能最强大的开源模型——DeepSeek-V3.2系列。