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大模型真好玩

大模型训练全流程实战指南工具篇（七）——EasyDataset文档处理流程上篇内容大模型训练全流程实战指南工具篇（六）——OCR工具实战指南（以DeepSeek-OCR-2为例）笔者分享了如何利用DeepSeek-OCR-2将各类文档统一转换为标准的Markdown格式。从本期开始，笔者将聚焦于如何对这些已格式化的文档进行进一步处理，最终构建出可供大模型训练的高质量数据集。

用40行代码搭建自己的无服务器OCR本文介绍如何使用 Modal 无服务器平台 + DeepSeek OCR 模型，低成本处理 PDF 教科书，让扫描版书籍变得可搜索、可复制。

爱吃的小肥羊

DeepSeek V4 细节曝光：100 万上下文 + 原生多模态昨天晚上，我刷 X 的时候，看到一条推文。一个叫 Legit 的开发者，发了一段关于 DeepSeek V4 的爆料，几个小时之内，12 万阅读，转发量一直在涨。我点进去，看完以后，信息非常真！

云原生AI故障排查新趋势：利用DeepSeek实现高效定位部署报错与性能瓶颈随着人工智能（AI）技术的飞速发展，模型规模日益庞大，应用场景日趋复杂。为了满足高可用性、弹性伸缩和敏捷迭代的需求，将AI模型部署于云原生环境已成为主流选择。然而，云原生环境下的分布式特性、微服务架构以及复杂的依赖关系，也给AI模型的部署、运行和性能优化带来了前所未有的挑战。传统的故障排查方法往往效率低下，难以快速定位问题根源，尤其是在面对部署报错和性能瓶颈时。本文将深入探讨当前云原生AI故障排查领域的新趋势，并重点介绍如何利用先进的AI辅助工具——DeepSeek，来显著提升故障定位的效率和精度，特别是

Dify 本地部署安装教程（Windows + Docker），大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！目标：在 Windows 系统上通过 Docker 快速部署 Dify，支持中文环境，提升访问速度并合理管理磁盘空间。

预见2026：DeepSeek与云平台联动的自动化流程——云原生AI工具演进的核心引擎预见2026：DeepSeek与云平台联动的自动化流程——云原生AI工具演进的核心引擎摘要：云原生AI正以前所未有的速度重塑人工智能的开发、部署与运维范式。展望2026年，自动化将成为这一范式的核心驱动力。本文深入探讨了以DeepSeek为代表的新兴AI框架与云平台深度融合的趋势，重点分析了如何构建高度自动化的端到端流程。我们将从技术架构、关键组件、挑战与机遇、典型应用场景及未来展望等维度，描绘一幅2026年云原生AI自动化流程的蓝图，特别强调DeepSeek在其中扮演的关键角色及其与云平台（如AWS、

DeepSeek助力云原生AI降本：容器化部署资源优化与算力利用率提升技巧在AI模型工业化部署过程中，资源利用率低下是普遍存在的核心问题。根据行业调研数据显示：此类问题直接导致企业算力成本飙升。以典型AI推理服务为例，其成本构成中： $$ \text{总成本} = C_{\text{硬件}} + C_{\text{能耗}} + C_{\text{运维}} $$ 其中硬件成本占比常超过60%，而资源浪费主要来自：

多模态 AI 驱动办公智能化变革：DeepSeek 赋能图文转写与视频摘要的高效实践多模态 AI 驱动办公智能化变革：DeepSeek 赋能图文转写与视频摘要的高效实践摘要：人工智能正以前所未有的速度重塑现代办公形态，其中多模态人工智能（Multi-modal AI）技术的崛起尤为引人注目。它打破了传统单模态信息处理的局限，使机器能够像人类一样理解、关联并处理文本、图像、音频、视频等多种形式的信息。DeepSeek 作为先进的大语言模型（LLM），在多模态信息处理领域展现出强大的潜力。本文将深入剖析多模态 AI 与办公场景融合的核心趋势，聚焦 DeepSeek 在图文信息转写（将图像/

2026云原生AI规模化趋势预测：DeepSeek在K8s集群中的部署与运维实战AI模型规模化瓶颈当前AI模型参数量呈指数级增长，Transformer架构的算力需求每年增长$$ 10 \times $$。据Gartner预测，2026年全球AI算力需求将突破5000 EFLOPS，其中70%将运行于云原生环境。

AIAgent应用开发——大模型理论基础与应用（六）【设定角色】设定角色让AI更专业，如“资深职业规划师”，使其回答更具针对性，能提供专业建议。【结构化提问】通过目标、现状、障碍三方面结构化提问，让AI清晰了解需求，从而给出精准回应。

卷卷的小趴菜学编程

项目篇----C++ AI大模型接入SDK-＞API获取与测试这里以deepseek为例，获取一下API，进入官网，点API开放平台之后记得充钱，10r就够~点击API keys,之后创建就Ok,之后将创建的API在本地保存一份~我已经创建好了

DeepSeek多模态Prompt优化：贴合2026技术趋势的精准指令设计方法摘要随着人工智能技术的飞速发展，多模态模型正逐渐成为下一代AI的核心形态。DeepSeek作为前沿的大模型代表，其在多模态理解与生成方面的潜力巨大。然而，要充分发挥其能力，关键在于如何设计精准、高效的Prompt（指令）。本文深入探讨了针对DeepSeek多模态模型的Prompt优化策略，结合2026年技术发展趋势（如神经符号融合、因果推理增强、动态上下文感知等），提出了一套系统化的精准指令设计方法论。文章将从多模态Prompt的基础理论、优化原则、贴合未来趋势的关键技术（如元认知优化、跨模态对齐、自适

2026多模态技术趋势预测：DeepSeek处理图文音视频多格式数据实战指南2026多模态技术趋势预测：DeepSeek处理图文音视频多格式数据实战指南引言：跨模态融合的黎明我们正站在一个信息感知与处理范式革命的门槛上。传统的单模态人工智能（如图像识别、语音识别、文本理解）已经取得了令人瞩目的成就，但人类对世界的认知和理解本质上是多感官、多模态的。我们通过视觉观察景象，通过听觉接收声音，通过语言进行交流，这些信息流相互交织、印证、补充，共同构建了我们对外部世界的完整图景。人工智能要真正实现类人的理解、推理和创造能力，突破单模态的局限，走向多模态融合是必然的趋势。

0.LangChain--大模型篇导言：本系列开始记录自己学习LangChain与LangGraph AI应用开发框架的知识点。本文是开始学习LangChain所要了解到的前置知识--大模型的有关内容。

DeepSeek导出文档我最近真正稳定用下来、并且愿意推荐的产品，是 Chat2File-DeepSeek AI 对话导出工具。

文旅AI趋势：DeepSeek赋能客流数据，驱动2026智慧文旅规模化跃迁文旅AI趋势：DeepSeek赋能客流数据，驱动2026智慧文旅规模化跃迁摘要：人工智能（AI）正以前所未有的深度和广度重塑全球文旅产业。在智慧文旅迈向规模化、深度化发展的关键节点（以2026年为展望目标），对海量、多源、实时客流数据的智能化处理与分析能力成为核心竞争力。本文将聚焦AI技术在文旅领域的核心应用趋势，深入探讨以DeepSeek为代表的前沿AI模型在处理复杂文旅客流数据方面的独特优势，分析其在精准客流预测、动态资源调配、个性化体验提升、安全保障强化及宏观决策支持等场景中的价值。文章将进一步剖

2026 AI原生开发工具链趋势：DeepSeek与主流IDE深度联动实践指南现代软件开发工具链经历了三个显著阶段：DeepSeek作为国产领先代码大模型，其2026版架构包含三大核心技术层：

DeepSeek vs ChatGPT 使用心得报告近来闲聊无事，看到身边的亲人和好朋友们都在玩游戏，萌生了一个想法：在AI这麽发达的时代，何不自己开发点小游戏供家人朋友们解闷呢。于是使用了DeepSeek和ChatGPT为家人朋友们一口气生成了18个小游戏和小工具（轻松小游戏&工具合集）。

跑通第一个LLM应用：调用DeepSeek模型很多新手想入门 LLM 开发，却被网络环境、账号注册等问题劝退。本文全程保姆级讲解，提供 OpenAI 兼容调用、纯 HTTP 原生调用以及 DeepSeek 风格封装调用三种方式，跟着一步步实现，轻松跑通你的第一个 LLM 应用。

新能源AI趋势：DeepSeek分析光伏/风电数据，助力2026新能源运维升级在全球气候变化的背景下，新能源产业正经历前所未有的发展浪潮。光伏和风电作为可再生能源的核心支柱，其装机容量持续增长，但随之而来的运维挑战也日益凸显。传统的运维方式依赖人工巡检和简单数据分析，效率低下且成本高昂。据统计，全球风电场的运维成本占总投资的20%-25%，而光伏电站的故障率高达5%-10%，导致发电量损失数十亿千瓦时。面对这些挑战，人工智能（AI）技术正成为变革的关键驱动力。DeepSeek作为先进的AI分析平台，通过大数据处理和机器学习算法，为光伏和风电数据的实时分析提供强大支持，助力2026年