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手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型，创建个性化 AI 助手
DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama：快速本地部署模型，创建个性化 AI 助手
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
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一文了解火爆的DeepSeek R1 | AIGC
DeepSeek R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习的开源推理模型，无需依赖监督微调或人工标注数据。它在数学、代码和自然语言推理任务上表现出色，具备低成本、高效率和多语言支持等优势，广泛应用于教育辅导、金融分析等领域。DeepSeek R1通过长链推理、多语言支持和高效部署等功能，显著提升了复杂任务的推理准确性，并且其创新的群体相对策略优化（GRPO）算法进一步提高了训练效率和稳定性。此外，DeepSeek R1的成本低至OpenAI同类产品的3%左右，为用户提供了更高的性价比。
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
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Oumi：开源的AI模型一站式开发平台，涵盖训练、评估和部署模型的综合性平台
Oumi 是一个完全开源的 AI 平台，支持从 1000 万到 4050 亿参数的模型训练，涵盖文本和多模态模型，提供零样板代码开发体验。
《移动端NLP模型部署指南：突破性能与资源瓶颈》
在数字化时代，自然语言处理（NLP）技术已广泛应用于智能语音助手和文本翻译软件。随着移动设备普及，移动端高效运行NLP模型的需求增长。然而，移动端资源受限，如何实现高效部署成为热点问题。解决方案包括模型压缩（如剪枝、量化、知识蒸馏）、选择适配的推理框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、MNN、NCNN），以及利用硬件加速（如GPU、NPU）。通过结构优化和参数调整，结合这些技术手段，未来移动端将提供更流畅、智能的NLP服务，提升人机交互体验。
《AI芯片：如何让硬件与AI计算需求完美契合》
在人工智能快速发展的今天，AI芯片成为推动该领域前行的关键力量。AI芯片如同“超级大脑”，支撑着从智能语音助手到自动驾驶汽车等各种复杂应用。它通过GPU、ASIC和FPGA等架构，优化矩阵运算、内存管理和数据传输，满足大规模数据处理需求。尽管面临通用性和成本挑战，未来AI芯片有望在异构计算、新兴技术和降低成本方面取得突破，为AI发展注入强大动力。
《深度揭秘：TPU张量计算架构如何重塑深度学习运算》
TPU（张量处理单元）是谷歌为应对深度学习模型计算需求而设计的专用硬件。其核心矩阵乘法单元（MXU）采用脉动阵列架构，显著提升矩阵运算效率；内存管理单元优化数据流通，减少瓶颈；控制单元协调系统运作，确保高效稳定。TPU在训练和推理速度、能耗方面表现出色，大幅缩短BERT等模型的训练时间，降低数据中心成本。尽管通用性和易用性仍有挑战，但TPU已为深度学习带来革命性变化，未来有望进一步优化。
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置，包括CPU+GPU、FPGA等，适用于人工智能、机器学习和深度学习等计算密集型任务。本文整理了阿里云GPU服务器的优惠价格，涵盖NVIDIA A10、V100、T4等型号，提供1个月、1年和1小时的收费明细。具体规格如A10卡GN7i、V100-16G卡GN6v等，适用于不同业务场景，详情见官方页面。
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