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DeepSeek 开源的FlashMLA到底是什么？
DeepSeek之前开源的FlashMLA，其github仓库代码已经来带了6000+的stars数量了，果然DeepSeek团队才是真正的OpenAI。 它其实总结下来就是两个关键的信息适配DeepSeek中自研的MLA，能够有效加速MLA的推理速度。其实MLA技术一开始就是DeepSeek-V2中训练的一种方法。 而DeepSeek-V2提出的MLA（Multi-Head Latent Attention），在KV缓存数量上略大于GQA（2.25组），但具备恢复完整MHA效果的能力。 从部署使用上看，其用法相当简单，只需要安装对应的依赖，然后像下面一样调用即可DeepSeek团队在首日就开源了FlashMLA，相信在接下来的几天内，社区会有更多实践和应用落地。 DeepSeek正用行动证明，他们不仅仅是开源的践行者，更是AI技术普惠化的推动者。
32210编辑于 2025-03-18 - 来自专栏大模型系列
万字长文详解DeepSeek：DeepSeek是什么-超长上下文
成立不到三年，DeepSeek已发布包括DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE、DeepSeek-VL、DeepSeek-R1等多个重量级模型，在代码生成、混合专家架构、多模态理解与推理能力等方面实现多项突破 本文将从技术演进、核心架构、开源生态、应用场景、产业影响五大维度，全面剖析DeepSeek的技术内核与发展路径。一、DeepSeek是什么？ 阶段三：迈向通用智能——DeepSeek-VL与DeepSeek-R1（2025–2026）DeepSeek-VL：支持图文理解、OCR、视觉问答等多模态任务。 4.多模态融合（DeepSeek-VL）采用Q-Former+VisionEncoder架构。支持图像描述、表格理解、手写识别等任务。可与语言模型无缝协同，实现“看图写代码”“读表做分析”等高级功能。 支持4-bit/8-bit量化，可在消费级GPU（如RTX4090）运行。社区贡献活跃，衍生出大量微调版本（如DeepSeek-Math、DeepSeek-Law）。
2.7K60编辑于 2026-04-06 - 来自专栏技术热文
DeepSeek R1 集成难题完美解决：DeepSeek4j来帮你解决
DeepSeek R1 集成难题完美解决：DeepSeek4j来帮你解决在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek R1 凭借其强大的思维链能力和高效的性能，成为开发者们关注的焦点。 幸运的是，DeepSeek4j 的开源为这一难题提供了完美的解决方案。为什么需要 DeepSeek4j？ DeepSeek4j 的优势DeepSeek4j 是专为 Java 生态打造的 DeepSeek R1 集成框架，其核心优势如下：完整保留思维链和账单：完美支持 DeepSeek R1 的思维链能力，确保推理过程完整保留 如何在 Spring Boot 项目中快速集成 DeepSeek4j环境准备在集成 DeepSeek4j 之前，确保开发环境满足以下条件：Java 版本：DeepSeek4j 支持 Java 8 及以上版本 来使用 DeepSeek4j 提供的 API。
39510编辑于 2025-03-31 - 来自专栏码匠的流水账
langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
序本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek步骤pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j langchain4j-spring.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j model-name: deepseek-r1:8bcontroller@RequestMapping("/ollama")@RestControllerpublic class ChatController prompt=%E4%BD%A0%E6%98%AF%E8%B0%81可以得到您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。 小结langchain4j提供了langchain4j-ollama-spring-boot-starter，可以方便地通过ollama去访问deepseek。doclangchain4j
1.3K00编辑于 2025-02-23 - 来自专栏码匠的流水账
langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
序 本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j >dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId :11434 model-name: deepseek-r1:8b controller @RequestMapping("/ollama") @RestController public prompt=%E4%BD%A0%E6%98%AF%E8%B0%81 可以得到您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。 小结 langchain4j提供了langchain4j-ollama-spring-boot-starter，可以方便地通过ollama去访问deepseek。 doc langchain4j
54610编辑于 2025-02-25 - 来自专栏爱可生开源社区
是什么原因导致慢 SQL？问问 ChatDBA 和 DeepSeek
下面让我们正式进入《一问一实验：AI 版》第 63 期，看看 ChatDBA 最新效果以及与热门大模型 DeepSeek-R1 在 慢 SQL 优化方面 的效果对比（结尾）。 ChatDBA 与 DeepSeek 解决数据库故障的能力对比。 问题 是什么导致了慢 SQL？如何优化？ 4. 为什么调整 tmp_table_size 会立刻见效？ ChatDBA VS DeepSeek DeepSeek 的回答 登录 DeepSeek 官网，提出相同的问题。 上下滑动查看交互截图 对比总结 ChatDBA 相较于 DeepSeek-R1 的优势总结如下： 1.
35110编辑于 2025-06-17 - 来自专栏一臻AI
DeepSeek之后，10万一个的Manus到底是什么？
这画面，不禁让我想起几年前刚推出GPT-4时的疯狂。 但是...等等，Manus到底是个啥？为什么突然这么火？ 从"AI会说"到"AI会做"的飞跃 如果说ChatGPT和DeepSeek只是会说话的AI，那Manus就是真正会干活的AI。 以前你对AI说："帮我分析这些简历。" 阅读Github上的代码，理解项目结构并绘制系统架构图 4. 多模态内容生成（可输出PPT/HTML/音视频） 4. 多代理协同工作系统 它甚至在AI"高考"GAIA测试中超越了OpenAI，展现出了惊人的任务拆解和执行能力。 继DeepSeek之后，又一个让全球瞩目的国产AI产品诞生了。 创始人是90后，之前做过壹伴助手这个产品（很多公众号作者都在用），然后卖掉后继续创业，现在又带来了Manus这个颠覆性产品。
23310编辑于 2025-03-07 - 来自专栏翎野君
1.log4j是什么？
1.log4j是什么？ 在强调可重用组件开发的今天，除了自己从头到尾开发一个可重用的日志操作类外，Apache为我们提供了一个强有力的日志操作包-Log4j。 2.log4j的概念 Log4j中有三个主要的组件，它们分别是 Logger、Appender和Layout。 3.log4j的配置文件 其实也可以完全不使用配置文件，而是在代码中配置Log4j环境。但是，使用配置文件将使您的应用程序更加灵活。 配置日志的输出目的地Appender Log4j提供的appender有以下几种： org.apache.log4j.ConsoleAppender（控制台） org.apache.log4j.FileAppender ）， org.apache.log4j.TTCCLayout（包含日志产生的时间、线程、类别等等信息） 4.在Maven项目中加入log4j <1>在pom.xml中加入依赖jar包 添加Jar
86410编辑于 2023-05-12 - 来自专栏大模型系列
DeepSeek是什么？一文看懂国产开源大模型 DeepSeek 的功能、特点与使用方法
第二章：技术演进——从 V3 效率革命到 V4 架构前瞻 DeepSeek 的技术路线可分为两个阶段：已落地的 V3 体系 与 基于论文的 V4 前瞻。 2.2 DeepSeek V4：下一代架构的三大支柱（技术前瞻，截至 2026 年 3 月） 虽然 V4 尚未正式发布，但 DeepSeek 在 2025–2026 年发布的三篇论文已勾勒出其技术蓝图： 2.3 DualPath 推理框架：智能体时代的“加速引擎”（2026 年 2 月发布） 如果说 V4 是“大脑”，那么 DualPath 就是让大脑高速运转的“血液循环系统”。 第五章：未来展望——站在新起点的 DeepSeek 5.1 短期焦点（2026–2027） V4 正式发布：预计聚焦编程能力极致优化，对标 Claude Code、Cursor；智能体落地：招聘“智能体数据评估专家 从 V3 的效率革命，到 DualPath 的智能体加速，再到 V4 的架构前瞻，DeepSeek 正在证明：中国不仅能做出好用的大模型，更能定义下一代 AI 的基础设施标准。
4.3K40编辑于 2026-03-27 - 来自专栏菩提树下的杨过
longchain4j 学习系列(2)-调用远程deepseek
接上一篇继续，longchain4j支持open-ai兼容的各种模式，包括deepseek 一、修改pom依赖 1 <! -- LongChain4j OpenAI Integration (支持DeepSeek) --> 2 <dependency> 3 <groupId>dev.langchain4j</groupId 配置类 15 * 用于配置LongChain4j与DeepSeek大模型的连接 16 * 17 * @author 菩提树下的杨过 18 * @version 1.0.0 19 */ 20 @ 配置 2 deepseek: 3 api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY:your-deepseek-api-key-here} 4 base-url: https://api.deepseek.com 四、longchain4j的优势 试想一个场景：假如我们做的是1个多租户的大型AI应用，有多个租户都使用deepseek，每个租户都有自己的api key，这时候如果还使用yaml配置文件写死，启动时全都创建好实例就太不灵活了
42310编辑于 2025-09-29 - 来自专栏电子工程师成长日记
用DeepSeek学嵌入式4：蜂鸣器使用
具体实现功能： 使用DeepSeek编写C语言代码，实现蜂鸣器响停。 51系列单片机具有以下标准功能： 8k字节Flash，512字节RAM， 32位I/O口线，看门狗定时器， 内置4KB EEPROM， MAX810复位电路， 三个16位定时器/计数器， 一个6向量2级中断结构
39410编辑于 2025-03-27 - 来自专栏Linux运维技术之路
Deepseek 和Open Ai 大模型最大区别是什么
• OpenAI（如 GPT-4）： • 采用 稠密模型架构，所有参数在每次推理时都被激活。 • 虽然计算量大，但模型整体一致性强，适合通用任务。 2. • OpenAI： • 参数量也很大（如 GPT-4 据传有上万亿参数），但所有参数在推理时都被激活，计算成本高。 • 需要强大的硬件支持，适合对性能要求极高的场景。 3. • OpenAI： • GPT-4 的训练数据规模未公开，但预计也在数万亿 token 级别。 • OpenAI 的数据来源多样，包括书籍、网页、代码等。 4. • OpenAI： • 部分模型（如 GPT-2）已开源，但最新模型（如 GPT-4）仅通过 API 提供服务，商业化程度高。 总结 特性 DeepSeek OpenAI（如 GPT-4） 架构 MoE（混合专家） 稠密模型 参数量 6710 亿（激活 370 亿） 上万亿（全激活） 计算效率 高效（动态激活参数） 计算成本高（
4K10编辑于 2025-02-04 - 来自专栏C++
【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek
1 -> 概述 DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型，以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。 知识蒸馏：DeepSeek-R1通过知识蒸馏，将长链推理(CoT)模型的推理能力蒸馏到标准LLM中，显著提升了推理性能。 推动行业变革：DeepSeek的成功挑战了传统的“大力出奇迹”的AI发展模式，为行业提供了新的发展思路和方向，激发了更多的创新和探索。 2.2 -> 部署deepseek-r1模型 回到ollama官网点击左上角的Models进入如下界面。 这样本地部署deepseek就算完成啦
3.5K32编辑于 2025-02-08 - 来自专栏海天一树
Neo4j学习（1）：Neo4j是什么
1.2 用 Traversal 进行数据库查询 一次 Traversal, 你可以理解为是你通过一种算法，从一些开始节点开始查询与其关联的节点，比如你想找到 “我朋友喜欢但我不喜欢的那首音乐是什么呢 1.3 Neo4j是一个图数据库 Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点 Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 在Neo4j中，节点和关系都可以包含属性 ? 1.png 下面让我们认识一个最简单的节点，他只有一个属性，属性名是name,属性值是Marko： ? Neo4j提供了遍历的API，可以让你指定遍历规则。最简单的设置就是设置遍历是宽度优先还是深度优先。
2.3K11发布于 2018-10-08 - 来自专栏前端黑板报
4 - JavaScript 中的对象是什么？
字符串中的空格，例如："middle name" 4. 字符串中的数值，例如："007" 对象如何删除一个属性？
87730编辑于 2022-04-19 - 来自专栏AgenticAI
DeepSeek4或已在训练中了，要元旦献礼了吗？
博主今天在用DeepSeek时候，突然遇到久违的"服务器繁忙，请稍后再试"！反复重试的结果都是“服务器繁忙，请稍后重试”。 我以为我只是个例，然而DeepSeek官方交流群，也有部分同学遇到。 所以你就说他是不是在训个下一代比如DeepSeek4，准备献礼元旦？ 根据之前发布的DeepSeek-OCR，可以将输入的图像或者文字进行高效压缩，所我们可以合理的推测下一个DeepSeek4大概率是多模态了，并且还是类似Google Gemini那样的长上下文。
19510编辑于 2025-11-29 - 来自专栏AI技术探索和应用
打破信息差，小白也可以知道最近大火的DeepSeek是什么？
什么是DeepSeek？ DeepSeek的官网：https://www.deepseek.com/ DeepSeek是一款基于深度学习技术的人工智能平台，它能够模拟人类的思维过程，通过大量的数据学习和自我优化，从而提供精准的预测和决策支持 效果好 根据DeepSeek官方给出的在测评效果，DeepSeek 最新的V3版本的模型效果已经可以与OpenAI的 GPT-4o模型相媲美了，部分数据集测评的效果分数对比如下，更多数据可以参考官网首页 成本低 DeepSeek模型训练成本估计只有 OpenAI和GPT 4o和Meta公司的Llama 3.1 405B 模型的十分之一不到，这两者的效果还不如DeepSeek最新模型。 教育领域：DeepSeek可以根据学生的学习情况，提供个性化的学习建议，提高学习效果。 Deepseek的未来展望 Deepseek的出现，标志着AI技术进入了一个新的阶段。
2K21编辑于 2025-02-24 DeepSeek-7B-chat 4bits量化 QLora 微调
DeepSeek-7B-chat 4bits量化 QLora 微调 概述 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 DeepSeek-7B-chat 模型进行 Lora /deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/', use_fast=False, trust_remote_code=True) tokenizer.padding_side = 如果设置为True，则在4位精度下加载模型。 bnb_4bit_compute_dtype=torch.half, # 4位精度计算的数据类型。 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 4位精度量化的类型。这里设置为"nf4"，表示使用nf4量化类型。 ) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained('/root/model/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat
52610编辑于 2025-07-17- 来自专栏石云升
DeepSeek 新版本（V4?），内附升级方法
DeepSeek 更新了V4？ 下午5点左右，DeepSeek更新了一个新模型，据说是个小模型，整理能力我个人觉得比3.2是强一点的，但还比不上谷歌的Gemini 3，所以不确定是不是V4。 是不是很神奇，其实离DeepSeek R1发布才1年多，恍如隔世。
95310编辑于 2026-03-17 - 来自专栏生信菜鸟团
DeepSeek助力快速生成DNBC4tools所需样本对应信息
工欲善其事 必先利其器 前面我们介绍了华大 DNBelab C SeriesTM 单细胞转录组定量的基本流程： DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline 明确需求 其中在准备样本数据步骤有提到 sample.tsv 文件格式是： $sample1 /data/cDNA1_R1.fq.gz;/data/cDNA1_R2.fq.gz /data/oligo1_R1.fq.gz,/data/oligo4_ R1.fq.gz;/data/oligo1_R2.fq.gz,/data/oligo4_R2.fq.gz $sample2 /data/cDNA2_R1.fq.gz;/data/cDNA2_R2.fq.gz DeepSeek 助力 初步观察这个需求实现起来还是挺复杂的，以前往往需要花费一定时间来进行代码实现。现在AI盛行，这个时候我们就可以使用DeepSeek来快速生成我们需要的代码。 详见： DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline 玩转服务器—从前台到后台，让你的任务无忧运行
31700编辑于 2025-06-11
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