
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜,但本地运行时却太慢且昂贵?为什么有些 AI 模型响应很慢,但一旦开始运行就变得很快?
为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜,但本地运行时却太慢且昂贵?为什么有些 AI 模型响应很慢,但一旦开始运行就变得很快?
知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了!
我们先来回顾一下近期相关事件: 6 月 18 日,Midjourney 发布首个 AI 视频生成模型 V1,标志其从静态图像创作向动态多媒体内容生产转型。V1 支持上传或用其他模型生成图像来生成视频片段,但有无法生成音频、时长限制等不足。Midjourney 透露长期目标是将多种技术融合为"世界模型",使用户能在动态生成的虚拟环境中自由探索。
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战,专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。
最近618开始了,又到了一年一度换设备的日子。
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上,AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
不用太为 AI 的发展感到焦虑。现阶段,AI 还远远没有到能承载日常大多数工作的程度。而一旦它发展到足够成熟了,那么自然会有很多人站出来,帮我们去对它进行“产品化”—— 我们只要用好这些产品就可以了。
学习大模型的优质博客又更新了!
最近,人们对AI谈得最多的是deepseek(简称DS)。这匹来自中国本土的黑马,闯入全球视野,一度扰乱美国股市,在 AI 领域掀起了一场轩然大波。
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