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开启 Deepseek-r1 的强大功能：与 Lora 和 Unsloth 一起像专业人士一样在消费级硬件上进行微调！

开启 Deepseek-r1 的强大功能：与 Lora 和 Unsloth 一起像专业人士一样在消费级硬件上进行微调！

微调像深度寻求-R1这样的大规模AI模型可能会消耗大量资源，但借助合适的工具，可以在消费级硬件上高效训练。让我们探索如何使用LoRA（低秩适应）和Unsloth优化深度寻求-R1的微调，从而实现更快和更具成本效益的训练。微调大规模AI模型 深度寻求的最新R1模型在推理性能上设定了新的基准，与专有模型相媲美，同时保持开源。通过在Llama 3和**Qwen 2

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人性化 Deepseek R1：在 Python 中进行微调！

人性化 Deepseek R1：在 Python 中进行微调！

DeepSeek | DeepSeek R1 | Python | 微调 | 人工智能 | 大语言模型 | 初学者友好 | 类人 LLM 学习如何微调 Deep Seek R1，使其像人类一样响应，通过这个适合初学者的教程！ 让我们让 DeepSeek R1 像我们一样回应——人类！🚀 这是几乎所有 LLM（无论是 Gemini、Llama 还是 GPT）都尝试实现的任务

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Deepseek 和杰文斯悖论：人工智能效率如何重塑市场！

Deepseek 和杰文斯悖论：人工智能效率如何重塑市场！

IMAGE: Modified from Jevons paradox — Lawrencekhoo (BB BY-SA) 概述 在周一，我写到了深度寻求及其对OpenAI更昂贵的ChatGPT4所构成的特定威胁——尽管我们许多人已经使用这家低成本的中国初创公司作为替代方案超过两周，以避免支付那些昂贵的代币。 今天，我想超越对[模型的分析](https://stratechery

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Deepseek R1-zero 复制品售价 30 美元？这位学生如何在数学推理方面取得突破？

Deepseek R1-zero 复制品售价 30 美元？这位学生如何在数学推理方面取得突破？

复制深度探测R1-Zero的方法 潘佳怡，伯克利的博士生，仅用$30就复制了深度探测R1-Zero的方法，使得一个3B参数的小模型在一个数学游戏中的表现取得了突破，结果必须反向推导以形成方程。 来源: 潘佳怡的推特 数据集由多个输入数字和一个目标输出数字组成： ![

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释放 Chatgpt 的日程安排超能力：用一个简单的提示优化任务！

释放 Chatgpt 的日程安排超能力：用一个简单的提示优化任务！

引言 本文讨论了软件开发中的各种技术和最佳实践。 关键概念 概念 1定义：概念 1 的简要描述。 重要性：概念 1 在软件开发中的重要性。概念 2步骤 1：步骤 1 的描述。 步骤 2：步骤 2 的描述。 步骤 3：步骤 3 的描述。概念 3"这是一句强调概念

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Deepseek-r1 Vs.Openai：强化学习如何实现卓越推理？

Deepseek-r1 Vs.Openai：强化学习如何实现卓越推理？

强化学习真的能教机器推理吗？ 深度寻求是如何击败OpenAI的？图像由作者创建。 在一个充满可以聊天、翻译语言、写故事甚至解决复杂数学难题的设备的世界里，我们很容易忘记大多数计算机仍然难以像人类一样进行推理。今天的数字系统在记忆事实和快速执行任务方面表现出色，但真正的问题解决需要更深层次的东西：推理。在一个恰逢其时的突破中，一组来自[深度寻求人工智能](https://www.de

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揭开 Deepseek-r1 的神秘面纱：与 Lora 一起学习蒸馏的革命性指南！

揭开 Deepseek-r1 的神秘面纱：与 Lora 一起学习蒸馏的革命性指南！

Image courtesy: https://fusionchat.ai/news/enhancing-llm-reasoning-with-system-2-distillation-technique 深

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轻松安装 Deepseek R1：安装三步曲

轻松安装 Deepseek R1：安装三步曲

只需遵循这3个步骤。 Wikimedia Commons 在过去几天里，大家都在谈论深度寻求。有些人说它是ChatGPT的杀手，而其他人则抱怨它的亲中审查。 今天，我们将看到如何在您的计算机上轻松安装深度寻求-R1，并通过用户界面与之协作。 如果您更喜欢观看，请查看我下面的2分钟视频教程！ 第一步：安装 Ollama Ollama 是一个开源项目，作为一个强大且用户友

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Crewai 护栏：让您的 Ai 代理防弹的 7 个步骤！

Crewai 护栏：让您的 Ai 代理防弹的 7 个步骤！

大型语言模型 代理是非确定性的：为您的 AI 应用实施适当的保护措施 Photo by Muhammad Firdaus Abdullah on [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=medium&u

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从文本到功能代码：使用自适应提示工程为 Rag 增效--权威指南！

从文本到功能代码：使用自适应提示工程为 Rag 增效--权威指南！

从结构化表中提取相关数据 从结构化表中提取相关数据需要的不仅仅是标准的 RAG 方法。我们通过索引术语建议、上下文行检索和动态 few-shot 示例增强了提示工程，以生成可靠的 Pandas 查询，使我们的系统既准确又高效。 共同作者：Michael Leshchinsky Clalit 是以色列最大的健康维护组织——它既是超过 450 万名成员的保险公司，也是医疗服务

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使用拥抱脸 Smol 代理开启智能工作流：本地或云

使用拥抱脸 Smol 代理开启智能工作流：本地或云

image generated by author and DALL-E.3 Hugging Face的SMOL代理 Hugging Face的SMOL代理代表了大型语言模型（LLMs）与现实世界交互方式的范式转变。与遵循严格工作流程的传统AI系统不同，SMOL代理是轻量级的、以代码为先的AI程序，其中LLM输出动态控制执行流程。基于一个极简框架（约1,000行核心代码），

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由人工智能驱动的用户界面工具包将设计迭代时间缩短了 70%......但这值得吗？

由人工智能驱动的用户界面工具包将设计迭代时间缩短了 70%......但这值得吗？

(几乎让我失去理智) 图片来源: Krea.ai 让我们从一个数字开始，这个数字要么让你兴奋不已，要么让你翻白眼：70%。也就是说，减少了70%的深夜Figma马拉松。减少了70%来自利益相关者的“再调整一下”的邮件。在争论看起来**完全相同**的十六进制代码上花费的时间减少了70%。 但事情有个转折：我并不是为了“颠覆设计工作流程”或LinkedIn影响

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释放推理的力量：四阶段文本到 sql 代理实施！

释放推理的力量：四阶段文本到 sql 代理实施！

DeepSeek R1 发布的一个酷炫成果 DeepSeek R1 发布的一个酷炫成果是 LLM 现在开始在响应中显示 Thinking <think> 令牌，类似于 ChatGPT-o1 和 o3-mimi。鼓励 LLM 更深入地思考有很多好处：不再是黑箱答案！您可以实时看到 LLM 响应背后的推理。 用户可以洞察模型如何得出结论。 清晰地发现并修正提示错误。

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在 Python 中释放 Deepseek 的威力：与 Ollama 的 3 个杀手级集成

在 Python 中释放 Deepseek 的威力：与 Ollama 的 3 个杀手级集成

在最近几个月，DeepSeek 在 AI 社区中因其卓越的效率和强大的能力而备受关注。作为 OpenAI 模型的前沿替代品，DeepSeek 提供了性能、可扩展性和易于集成的引人注目的组合，使其成为希望通过先进 AI 功能增强 Python 应用程序的开发者的理想选择。无论您是在构建智能聊天机器人、推理引擎还是数据驱动的解决方案，DeepSeek 的模型都为提供最先进的结果提供了坚实的基础。

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Cag Vs.Rag: the Definitive Showdown for Llm Accuracy？

Cag Vs.Rag: the Definitive Showdown for Llm Accuracy？

看视频！ 如果您正在使用 ChatGPT 或其他 AI 模型，您可能注意到它们有时会提供不正确的信息或产生幻觉。检索增强生成（RAG）通过搜索外部文档来帮助解决这个问题，但这种新方法采取了完全不同的方法——这可能正是您所需要的！ 大家早上好！我是 Louis-Francois，Towards AI 的联合创始人和首席技术官，今天我们将深入探讨一个非常令人兴奋的主题：缓存增强生成（CAG

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