DeepSeek：AI领域的新星
llmtrend DeepSeek之所以能够取得非凡的成就，是因为它致力于开源AI。通过自由分享核心技术，DeepSeek鼓励全球开发者社区进行实验、改进和构建其模型。这种开放程度是其迅速崛起的驱动力。它证明了大型语言模型可以高效、有效地开发，为社区驱动的AI解决方案开启了一个新时代。
LLM
AI在测试中的应用：AI会取代人类测试员吗？
AI无疑正在改变软件测试领域。它自动化重复任务、增强覆盖率和提高测试流程效率的能力正在彻底改变行业。然而，AI并不是人类测试员的替代品。通过掌握AI工具、专注于数据分析和拥抱混合角色，人类测试员将继续在确保软件在AI驱动的未来的质量、性能和用户体验方面发挥关键作用。
AI蒸馏：智能、快速、更经济的AI的关键
AI蒸馏是一种将大型AI模型压缩成更小版本而不损失太多准确性的过程。这个概念类似于老师如何训练学生：老师（大型模型）拥有丰富的知识和经验，而学生（小型模型）则通过学习老师的知识和经验来获得类似的能力，但不需要拥有老师所有的知识和经验。
领先大模型（LLM）的比较分析：Mistral、Anthropic与OpenAI
大型语言模型（LLM）和生成性人工智能（Generative AI）技术不仅推动了软件工程的进步，也为IT工程师提供了强大的工具。本文将进行LLM的比较分析——Mistral、Anthropic和OpenAI进，探讨它们在特定应用场景下的优势与不足。
ChatGPT工作原理：初学者友好的深度解析
ChatGPT的工作原理涉及多个复杂的步骤，包括预处理、标记化、嵌入、自注意力、文本生成和后处理。这些步骤共同工作，使得ChatGPT能够理解用户的输入并生成有意义的回复。了解这些工作原理不仅有助于我们更好地使用ChatGPT，还能够启发我们构建自己的AI聊天机器人。
特征工程在机器学习中的重要性及其未来趋势
特征工程是构建高性能机器学习（ML）模型中最关键的步骤之一。它涉及将原始数据转换为有意义的特征，以提高预测准确性。随着大型语言模型（LLMs）如GPT-4、Gemini和LLaMA的出现，特征工程正在通过自动化、智能化和效率化得到革命性的改变。
DeepSeek 如何在架构、成本和优化上脱颖而出
DeepSeek 作为人工智能领域的创新先锋，以其独特的技术优势和创新理念，重新定义了高性能语言模型的发展路径。它通过智能的工程设计和高效的资源管理，打破了传统观念中依赖大规模硬件投入才能发展高性能 AI 的定式，证明了通过创新技术同样可以实现卓越的成果。
5分钟内本地运行DeepSeek模型
在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek AI提供了一系列强大的开源模型，这些模型针对编程、研究和多模态任务进行了优化。如果你想要在你的机器上本地运行这些模型，或者在云端使用它们，本文帮助你在五分钟内设置DeepSeek-R1模。
大模型技术(LLM)面临的停滞：投资者为何应保持谨慎
多年来，LLMs领域经历了快速扩张和巨额投资。像ChatGPT、Claude和Gemini这样的系统展示了AI能力的飞跃。但最近的发展表明，进一步的扩展可能不会带来相应的性能提升。大模型技术现在面临一些基本问题：我们是否接近了基于变换器（transformer）架构的极限？
解码知识图谱（KG）、大模型（LLM）与智能体（Agent）：简易指南
知识图谱是一种特殊类型的图，它由节点和边构成，用于描述现实世界中各种实体之间的关系。其中，节点代表各种 “事物” 或实体；边则表示节点之间的联系，像 “居住在”“位于”“购买” 等关系。与普通图不同的是，知识图谱为节点和关系添加了标签和属性，使其包含丰富的信息。