deepseek

【短文】不是最强，是最适合从去年八九月份开始，我几乎就不怎么再手写代码了。工作里的任务，基本都交给 Claude、Codex 这一类 agent 去做。它们本来就是业界主流的编程模型，写得快，补得全，很多事情交给它们比我自己一行一行敲更顺手。某种意义上说，我现在更像是在“设计、调度”，而不是“生产代码”。

2026多智能体协同趋势：DeepSeek搭建多智能体工作流，实现复杂任务自动化随着人工智能技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正成为推动智能化转型的关键引擎。特别是在2026年前后，基于大型语言模型（LLM）的多智能体协同工作流，正逐步实现复杂任务自动化，释放出巨大的生产力潜能。本文以 DeepSeek 智能体平台为例，系统探讨多智能体协同的技术架构、应用场景、发展趋势及面临的挑战，为未来智能化协作提供理论支持与实践路径。

【openClaw】openClaw3.8 Windows安装 + [deepseek,discord] 基本流程接入 Discord 需要电脑上已有可用梯子，最好是带 TUN 模式，不然 discrod 机器人只能接收消息无法发送消息。我是用的 v2ray，本文没有涉及怎么搭梯子。

国产化AI运维新趋势：DeepSeek赋能国产算力部署的高效故障排查国产化AI运维新趋势：DeepSeek赋能国产算力部署的高效故障排查引言人工智能（AI）作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变着各行各业的发展模式。随着我国将AI上升至国家战略高度，国内AI产业迎来了爆发式增长。在这一进程中，国产AI芯片和算力平台的崛起成为保障技术自主可控的关键环节。昇腾（Ascend）、鲲鹏（Kunpeng）、海光（Hygon）、飞腾（Phytium）、寒武纪（Cambricon）、天数智芯（Iluvatar）等国产芯片及基于其构建的服务器集群，正逐步在科研机构、互联网企

DeepSeek助力国产化AI落地：政务/企业场景下的国产算力适配避坑指南DeepSeek助力国产化AI落地：政务/企业场景下的国产算力适配避坑指南摘要：随着人工智能技术的迅猛发展和国家战略层面对核心科技自主可控的日益重视，采用国产算力平台支撑AI应用已成为政务信息化与企业数字化转型的关键命题。然而，国产硬件生态与主流国际生态存在差异，适配过程中充满技术挑战与认知误区。本文聚焦于政务与企业两大核心应用场景，系统梳理国产AI芯片（以昇腾、海光、寒武纪、燧原等为代表）及其配套软硬件环境在AI模型训练、推理部署全流程中的适配要点，深入剖析常见“坑点”，并结合DeepSeek系列工具

VS Code+Claude Code+Deepseek本文将以实操落地为核心，详细讲解如何在本地完成 VS Code、Claude Code、Deepseek 三者的环境配置与联动搭建，实现 “编辑器 + 代码 AI + 文本 AI” 的无缝协同，适配日常开发、技术文档编写、项目调试等多场景。

Web3.0 AI融合趋势：用DeepSeek实现去中心化应用开发与优化实战摘要： Web3.0 的核心愿景是构建一个用户拥有数据主权、价值自由流通的去中心化互联网。人工智能 (AI) 则代表了强大的数据处理、模式识别和自动化能力。两者的融合，即 Web3.0 + AI，正催生出一系列颠覆性的应用场景和商业模式。然而，在去中心化环境中高效、安全地部署和运行 AI 模型面临诸多挑战。本文将深入探讨 Web3.0 与 AI 融合的趋势，并聚焦于如何利用 DeepSeek 这一新兴技术栈，进行去中心化应用 (DApp) 的开发与性能优化实战。我们将从理论基础、架构设计、模型部署、推理优

2026 AI原生工具链升级：DeepSeek与AI原生IDE深度联动，重塑开发效率新高度2026 AI原生工具链升级：DeepSeek与AI原生IDE深度联动，重塑开发效率新高度引言：AI原生时代的开发范式革命

智能工业品检测-奇妙智能

SpringBoot整合FFmpeg的方法在pom.xml中添加FFmpeg的Java封装库依赖，例如使用javacv或直接调用本地FFmpeg可执行文件。推荐以下依赖：

2026国产大模型协同趋势：以DeepSeek为枢纽，构建高效智能协作网络2026国产大模型协同趋势：以DeepSeek为枢纽，构建高效智能协作网络摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型已成为推动社会进步和生产效率提升的关键引擎。在中国，以DeepSeek为代表的一批国产大模型正展现出强大的技术实力和应用潜力。展望2026年，国产大模型的发展将不再局限于单一模型的性能比拼，而是迈向深度协同与融合的新阶段。本文将深入探讨国产大模型协同发展的必然性、核心驱动力、关键技术路径（特别聚焦于以DeepSeek为枢纽的联动机制），并详细分析其在提升工作效率方面的具体应用场景、潜在

智能工业品检测-奇妙智能

大疆无人机如何通过MQTT获取实时位置？要通过 MQTT 获取大疆无人机的实时位置，核心流程是：无人机数据经由 Pilot 2 或机场网关，通过上云 API 的 OSD 主题上报，您的云平台订阅该主题即可获取位置信息。

DeepSeek：开源AI的破局者一家来自杭州的中国AI公司，在2023年成立后迅速崛起，以惊人的成本效益挑战着OpenAI、Anthropic等硅谷巨头。其核心产品DeepSeek-V3凭借独特的混合专家架构和创新的训练策略，在多项基准测试中达到了与GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet相当的水平。

从「选中一段」到「整章润色」：编辑器里的 AI 润色是怎么做出来的在 51 码字里，写作者可以选中任意一段文字或整章正文，一键交给 AI 润色，在弹框里对比原文与润色结果，再决定是「替换」还是「复制走」。本文从产品意图到技术实现，拆解这套「AI 润色」功能是如何在 Electron + Vue + TipTap 编辑器里落地的。51 码字为完全开源项目，完整代码与可运行程序欢迎在 GitHub 查看与下载体验。

大模型真好玩

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上篇文章大模型训练全流程实战指南工具篇（七）——EasyDataset文档处理流程详细讲解了如何利用EasyDataset构建大模型预训练数据集，涵盖从环境配置、文本分块（多种策略）、数据清洗到领域标签生成，最终导出预训练数据的完整流程。

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、