DeepSeek
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和鲸科技联合四川气象斩获 2025 爱分析·DeepSeek 最佳实践案例
2025 年 6 月 25 日，2025 爱分析·第三届 AI 大模型高峰论坛圆满举办。会上公布了“2025爱分析·DeepSeek最佳实践案例奖项”，上海和今信息科技有限公司（以下简称“和鲸科技”）支持的“四川气象一体化平台数据智能体示范应用”成功入选，彰显了其依托大模
DeepSeek 等常用大模型使用分析
本篇将结合我个人的使用场景，介绍几个比较常用的大模型网页版产品，对比各自的优劣势，供大家参考。
软件测试工程师如何用 DeepSeek 写测试用例：效率飙升的秘密武器！
作为软件测试工程师，你是否经历过这样的场景：面对复杂的新需求，绞尽脑汁编写测试用例；迭代周期越来越短，测试覆盖度却要求越来越高；回归测试用例库庞大，维护成本居高不下……
DeepSeek+ 低代码，或许才是 To B 企业的正确打开方式！
之前参加行业交流活动，了解到一个很有意思的组合：DeepSeek 与低代码开发的结合。这一搭配，为 To B 企业的数字化转型与应用开发，展现出了极具潜力的新路径。
DeepSeek 驱动的 AI 原生架构革新：低代码开发范式迁移与实践路径
近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI原生架构（AI-Native Architecture）逐渐成为企业级应用开发的核心方向。AI原生架构强调从底层设计开始融入AI能力，使系统具备更强的智能化、自适应性和可扩展性。与此同时，低代码开发（Low-Code Development）
五分钟搭建属于你的 AI 助手：Ollama+DeepSeek+AnythingLLM 深度整合教程
随着人工智能的发展，大模型的应用越来越广泛，它们不仅能够理解自然语言，还能在特定领域内提供专业化的知识服务。为了满足个人或小型团队对于数据隐私保护的需求，本地部署大模型并搭建私有知识库成为了一种趋势。本文将介绍如何使用Ollama、DeepSeek和Any
五分钟搭建属于你的 AI 助手：Ollama+DeepSeek+AnythingLLM 深度整合教程
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DeepSeek‑R1-0528 重磅升级：蚂蚁百宝箱免费、无限量调用
端午假期前一天，DeepSeek‑R1 更新到了 0528 版本！
「DeepSeek 技术解析」：LLM 训练中的强化学习算法
编者按： 本文首先解析了为什么 LLM 训练需要强化学习，详细讲解了 RL 和 RLHF 的工作原理；继而系统比较基于价值、基于策略和 Actor-Critic 三大强化学习范式的优缺点；最后深入剖析 TRPO 和 PPO 算法，重点展示 GRPO 如何通过分组结构和相对优势估计实现训
利用 DeepSeek 与 Python 自动生成测试用例！
在当今快节奏的软件开发领域，自动化测试已然成为保障软件质量的中流砥柱。传统手动编写测试用例的方式，非但耗时费力，还极易遗漏关键场景。
PD 分离推理的加速大招，百度智能云网络基础设施和通信组件的优化实践
为了适应 PD 分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络层面的「4us 端到端低时延」HPN 集群建设，到网络流量层面的设备配置和管理，再到通信组件和算子层面的优化，显著提升了上层推理服务的整体性能。
DeepSeek 谈运维：AI 时代运维资源升级，从数据资产到智能能力的进阶之路
革新传统运维模式，通过六类资源智能化重构与动态协同，构建闭环自治网 络，提升运维效率并驱动未来智能生态。
立即报名！5 月 9 日 19 点，航遥中心教授级高工解析大模型如何赋能科研
本周五（5.9）19点，和鲸特邀航遥中心于峻川老师做大模型赋能科研分享，围绕AI4S如何驱动科研范式升级及AI+遥感应用，帮助更多科研人员和技术爱好者打开实践新思路！
Bolt.diy 评测方案：从部署到创意实践的全方位探索
Bolt.diy 是阿里云推出的低代码开发平台，基于函数计算（FC）与百炼大模型服务构建。它通过自然语言交互、全栈开发支持及快速云端部署，让开发者和非技术人员能轻松实现创意落地。
DeepSeek 对我国算力的影响力有多大？
DeepSeek技术突破和市场定位使其在AI领域产生深远影响。一流的性能表现、大幅降低的算力成本和开源模式推动AI技术普及和发展。驱动算力需求的变革，促进算力产业链的重构，并为大模型的广泛应用打下夯实的基础。
云上玩转 DeepSeek 系列之六：DeepSeek 云端加速版发布，具备超高推理性能
PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。
Dify+DeepSeek 实战教程！企业级 AI 文档库本地化部署，数据安全与智能检索我都要
上次折腾完 DeepSeek 的本地私有化部署后，心里就一直琢磨着：能不能给咱们 Rainbond 的用户再做点实用的东西？毕竟平时总收到反馈说文档查找不够方便，要是能有个 AI 文档助手该多好。正想着呢，搭建本地知识库的想法就冒了出来 —— 既能解决实际需求，又能
「DeepSeek-V3 技术解析」：DeepSeek-V3-Base 预训练阶段解析
编者按： 这篇技术解析详细阐述了 DeepSeek-V3-Base 的预训练阶段所采用的关键技术。
