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AI英德西牛仔

deepseek导出word排版在 AIGC 进入大模型应用深水区的 2026 年，开发者与技术博主关注的重心已从“对话质量”转向“交付质量”。在 CSDN 等开发者社区中，关于 “DeepSeek 生成内容导出 Word 后格式错乱”、**“LaTeX 公式无法编辑”以及“Mermaid 流程图丢失”**的讨论热度持续攀升。本文旨在通过客观数据与工程化视角，探讨 DeepSeek 导出排版的现状与最优解决方案。

AI -- 实现多轮对话且将消息数据基于ChatMemory持久化到 Redis 示例ChatMemory 是上层对话历史管理接口，它负责提供“聊天记忆”的读取、写入和裁剪能力，是业务层调用聊天记忆的统一入口，而不关心底层存储实现。

使用OpenClaw tavily-search技能高效撰写工作报告：以人工智能在医疗行业的应用为例在当今快速变化的信息时代，高效获取和整合最新数据已成为职场成功的关键。无论是市场分析、行业趋势报告，还是项目管理总结，及时且准确的信息是决策的基础。然而，面对海量的在线资源，手动搜索不仅耗时耗力，还可能遗漏关键更新。这时，借助先进工具如OpenClaw tavily-search技能，就能显著提升工作效率。OpenClaw tavily-search技能是一款基于AI的联网搜索工具，专为专业人士设计，能够实时抓取和过滤互联网上的最新信息，帮助用户快速构建高质量报告。本文将详细介绍如何利用这一技能获取工作所

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

120B 数学语料 + GRPO 算法，DeepSeekMath 刷新开源大模型推理天花板数学推理一直是大模型的难点，复杂的逻辑结构和严谨的计算要求让很多模型望而却步。而 GPT-4、Gemini-Ultra 这类顶尖模型又不对外开放，开源模型的性能始终差一截。针对这个问题，来自 DeepSeek-AI、清华大学和北京大学的团队提出了 DeepSeekMath 大模型，通过高质量数据构建和优化的强化学习算法，让开源模型的数学推理能力追上了闭源巨头的水平。

Linux环境安装SGLang框架运行自选大模型（以Rocky9.7为例）以下安装过程本人已验证可行，供君参看：1、安装系统、配置网卡（/root文件夹尽量大一些） 2、装gcc和g++，直接运行gcc --version和g++ --version和有提醒安装 4、禁用nouveau，重建 initramfs 镜像（这一步至关重要，确保引导时加载新配置），重启 echo -e 'blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0' | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf sudo

用 Python + DeepSeek AI 构建文件批量重命名与智能管理工具一、背景——重复劳动与命名混乱之痛在建筑工程等行业，档案归档是一项高频的日常工作。每当一批项目日志截图或附件资料从各方汇集过来，运营人员往往需要面对以下几重困境：

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豆包公式格式在生成式 AI 进入“智能体时代”的 2026 年，大模型的应用重心已从简单的文本对话转向专业的“办事”能力。对于开发者、科研人员及学生群体而言，数学公式的精准渲染与跨平台迁移是最高频的痛点。

基于AI的Java编程平台经过2025整年在多家医院和政务两个行业的落地打磨，医济智联在2026年发布了灵杉Java编程平台。本平台深度融合了协议（Socket、WebSocket、UDP、Http(s)、Webservice、MQ、MQTT等）消息流编排、Java代码开发与DeepSeek大模型认知能力，旨在为企业开发和运维者提供Java编程、编译、代码调试、代码备份，代码对比、流编排、组件开发、远程部署/运行、引擎管控、项目管理、接口测试、IP白名单管理、负载均衡等的全生命周期赋能。在这里，无论是复杂的业务流程、服务定义、还是

被制作时长两年半的个人练习生

Engram论文笔记原文在https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf。这篇论文出了一段时间了，刚出的时候没怎么看懂，现在结合知乎的高赞回答看了一遍，已经养肥了。这篇文章写几个我比较感兴趣的点，又查了一点资料。

带娃的IT创业者

国内主流大模型API调用入门与对比：DeepSeek/智谱GLM/Kimi/千问完整指南随着人工智能技术的飞速发展，国内大模型厂商推出的API服务已经相当成熟本文将详细介绍DeepSeek、智谱GLM、Kimi（月之暗面）和阿里千问四大主流国产大模型的API调用方式，帮助开发者快速上手并选择最适合自己业务需求的方案。

大模型真好玩

大模型训练全流程实战指南工具篇（九）——LLamaFactory大模型训练工具使用指南上篇文章《大模型训练全流程实战指南工具篇（八）——EasyDataset问答数据集生成流程》中，笔者系统介绍了如何构建高质量的问答对数据集。整个过程涵盖问题生成（支持单条/批量、三种算法）、答案生成（含思维链、多轮对话）、质量评估（采用“自动化初筛+人工抽检+迭代优化”策略）以及最终导出为Alpaca或ShareGPT标准格式，为模型训练提供了坚实的数据基础。

创腾科技推出DeepSeek智能一体机：AI4S驱动研发效率提升300%，打造科学家“第二大脑”从新材料研发的上千次试错实验，到抗癌新药研发“十年磨一剑”——科研领域正迎来AI的颠覆性力量。创腾科技正式推出DeepSeek智能一体机及全面解决方案，为药物研发、材料科学、工艺优化等领域提供“开箱即用”的AI科学智能体平台。通过集成高性能计算、领域大模型与全流程工具链，DeepSeek智能一体机将助力科研机构、教育单位、政府和企业用户突破研发效率瓶颈，构建从数据洞察到智能决策的完整闭环，推动科学发现的范式革新。

OpenClaw核心命令详解（常用指令+实战示例，高效开启自动化工作）在当今数字化时代，自动化已成为提升工作效率的关键。OpenClaw作为一款强大的开源命令行工具，专为简化重复性任务、优化工作流程而设计。其核心在于一套高效、灵活的命令集，用户可以通过简单的指令实现复杂操作的自动化，覆盖文件管理、数据处理、系统监控等多个场景。本文将深入解析OpenClaw的核心命令，提供常用指令的详细说明和实战示例，帮助用户快速上手并高效开启自动化之旅。无论您是开发人员、运维工程师还是数据分析师，掌握这些命令都将显著提升您的工作效率。文章内容基于通用自动化工具的最佳实践，确保真实可靠。

自定义Node.js安装路径及环境变量配置自定义Node.js安装路径并配置环境变量主要涉及以下几个核心问题：在Windows系统安装Node.js时，安装向导提供了自定义安装路径的选项：

OpenClaw 模型配置终极指南：5 种方案实测，帮你选出最适合的那个上周有个朋友问我："OpenClaw 装好了，但选模型这步直接懵了——官方 API 太贵，DeepSeek 免费但不稳，本地跑 Ollama 又卡，到底该用哪个？"

Spring with AI (3): 定制对话——Prompt模板引入本文代码：https://github.com/JunTeamCom/ai-demo/tree/release-3.0 Spring with AI系列，只关注上层AI的应用程序（基于JAVA搭建），不关注底层的LLM原理、搭建等技术。

视觉&物联智能

【杂谈】-人工智能蓬勃演进背后的隐性支撑体系数据中心的演进，正深刻重塑着其所在社区的能源与水资源需求格局。未来十年亟待明晰的关键命题是：当冷却、电力以及系统架构的重要性与计算本身并驾齐驱时，云、企业及边缘人工智能基础设施，能否以负责任的姿态实现稳健拓展？

DS随心转插件

ChatGPT或Gemini如何生成word文档作为一名常年在技术一线摸爬滚打的开发者，我深刻体会过那种"对话很精彩，导出成噩梦"的绝望。昨天花了3小时和ChatGPT讨论架构设计，今天却要在Word里重新排版代码块的痛苦，相信不少同行都感同身受。

Spring with AI (2): 评估答案——UnitTest引入本文代码：https://github.com/JunTeamCom/ai-demo/tree/release-2.0 Spring with AI系列，只关注上层AI的应用程序（基于JAVA搭建），不关注底层的LLM原理、搭建等技术。

DeepSeek优化多智能体指令：避免协同冲突，提升自动化流程稳定性DeepSeek优化多智能体指令：避免协同冲突，提升自动化流程稳定性摘要随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）能力的显著提升，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在自动化流程中的应用日益广泛和深入。DeepSeek作为先进的AI模型，在多智能体协同领域展现出强大的潜力。然而，多智能体系统固有的复杂性，特别是智能体间因目标、资源或信息不对称引发的协同冲突，严重威胁着自动化流程的稳定性和效率。本文深入探讨了如何利用DeepSeek优化多智能体指令，通过精细化的指令