深度求索

Windows 系统下使用 Ollama 离线部署 DeepSeek - R1 模型指南随着人工智能技术的飞速发展，各类大语言模型层出不穷。DeepSeek - R1 凭借其出色的语言理解和生成能力，受到了广泛关注。而 Ollama 作为一款便捷的模型管理和部署工具，能够帮助我们轻松地在本地环境中部署和使用模型。本文将详细介绍如何在 Windows 系统下使用 Ollama 离线部署 DeepSeek - R1 模型，并展示在 Windows CMD 窗口与 Google 浏览器插件 Page Assist 的交互案例。

深度求索（DeepSeek）的AI革命：NLP、CV与智能应用的技术跃迁Deepseek官网：DeepSeek近年来，人工智能技术以指数级速度重塑全球产业格局。在这场技术革命中，深度求索（DeepSeek）凭借其前沿的算法研究、高效的工程化能力以及对垂直场景的深度理解，逐渐成为AI领域的核心参与者之一。本文将从自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）两大核心技术领域切入，结合智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等场景，解析DeepSeek的技术突破及其对行业的深远影响。

DeepSeek-V3 论文解读：大语言模型领域的创新先锋与性能强者论文链接：DeepSeek-V3 Technical Report在大语言模型（LLMs）的激烈竞争赛道上，开源与闭源模型均在飞速发展，不断突破性能极限。DeepSeek-V3的诞生，犹如一颗璀璨新星，照亮了开源模型的前行之路。它拥有高达 671B 的总参数，在每次处理令牌时激活 37B 参数，以强大的姿态跻身前沿模型行列。其训练成本效益显著，仅需 2.788M H800 GPU 小时的总训练时长，折合 557.6 万美元，却在多个关键领域展现出惊人的实力，成为当前开源模型中的佼佼者，有力地推动了自然语言