Software 2.0

APPLICATION

DeepSeek AI驱动的ReAct代理

在这篇文章中，我将引导你如何在Vertex AI端点上部署DeepSeek模型并使用Langchain构建ReAct Agent，以便你可以评估其性能。

APPLICATION

LLM驱动的新闻分类和趋势检测

为了在这个高度竞争的环境中不仅保持竞争力，而且找到新的竞争优势机会，公司强烈激励尽早发现相关的新兴主题和趋势，以制定适当的未来应对策略。

TOOL

11个开发人员必备AI聊天界面

Google 正在变老，开发人员现在正在使用现代 AI 聊天工具来完成所有编程任务。

TOOL

10个UI/UX设计师必备AI工具

我将在本文中介绍10 种面向UI/UX设计师的AI工具，并分享它们如何帮助我应对项目挑战。

APPLIACTION

股票分析AI工具开发教程

在本教程中，我们将利用Google Gemini 2.0 Flash模型创建一个简单但有效的股票分析器。

MODEL-ZOO

字节跳动GOKU视频生成模型

字节跳动推出了 Goku，这是一种专为高质量视频生成而设计的高级 AI 模型。通过利用文本到视频和图像到视频的合成，Goku 重新定义了 AI 驱动的内容创作并突破了创意界限。

APPLICATION

AI的真正威力：智能机器

虽然每个人都继续专注于 AI 写论文和创作艺术，但真正的革命正在表面之下发生——在机器人技术中。智能机器已经进入工厂、杂货店、仓库、医院和家庭。

LIBRARY

程序员AI淘金综合指南

我在 90 年代经历过互联网淘金热，在 21 世纪初经历过移动淘金热，现在，我们终于迎来了 AI 淘金热。听起来有些夸张，但事实并非如此。

STARTUP

400家YC创业公司分析报告(2025)

无论你是申请 YC 还是打造下一个大项目，本报告都将帮助你发现其他人错过的机会。让我们深入了解哪些方法有效。

MODEL-ZOO

在CPU上运行DeepSeek-R1

在 CPU 上运行 LLM 提供了一种扩大可访问性的替代方案，允许更多用户在现有硬件上利用 AI。本指南探讨了在 CPU 上有效使用 DeepSeek R1 的方法。

TOOL

vLLM/ollama综合对比

本文比较vllm和ollama在不同场景中的表现。我们将重点关注：资源利用率和效率、部署和维护的简易性、具体用例和建议、安全和生产准备、文档。

APPLICATION

用AI制作SEO描述工具

今天，我将深入研究我在 AI 的帮助下构建的另一个工具——SEO 描述工具。 我将带你到幕后，分享从开发过程中获得的关键经验教训和见解。

APPLICATION

DeepSeek-R1驱动的房地产AI代理

本文探讨如何使用 Smolagents 和 DeepSeek-R1 构建房地产代理，并利用工具进行网页抓取和数据导出。

APPLICATION

DeepSeek-R1驱动的金融分析师

我们将专注于创建一个专门用于提取相关新闻见解的代理。该代理将利用 DeepSeek-R1 提供全面的市场洞察。

APPLICATION

DeepSeek-R1聊天机器人开发教程

在本教程中，我们用 Python 构建一个 DeepSeek-R1 聊天机器人。

MODEL-ZOO

推理模型的训练：从原理到实践

我们采用了一个微小的 0.5B 参数模型，在我们的家庭实验室中向它投入了一些 GRPO，并设法教会它一些相当不错的推理技能。

APPLICATION

DeepSeek-R1新闻推理

在本文中，我们将了解使用 DeepSeek 对新闻文章进行推理的方式。一切都使用 Ollama 在本地设置。

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9个顶级DeepSeek-R1服务商

由于访问官方服务时可能遇到的不稳定性问题，许多用户需要依赖第三方服务商来接入DeepSeek-R1。

MODEL-ZOO

3个DeepSeek-R1平替推理模型

人工智能在逻辑推理、问题解决和可解释性方面正在迅速发展。虽然 DeepSeek 的 R1 引起了关注，但它并不是唯一在推理任务中表现出色的免费 AI 模型。

RL

强化学习新手指南

如果你曾经对机器如何学习玩视频游戏、驾驶自动驾驶汽车或优化商业策略感到着迷，那强化学习就是解锁这些可能性的关键。

APPLICATION

在.Net应用中集成DeepSeek-R1

本文将引导你了解如何在 GitHub Models 上将 Microsoft.Extensions.AI (MEAI) 库与 DeepSeek R1 结合使用，以便你今天就可以开始尝试使用 R1 模型。

TOOL

用Unsloth训练自己的R1推理模型

DeepSeek 的 R1 研究揭示了一个“顿悟时刻”，其中 R1-Zero 通过使用群组相对策略优化 (GRPO) 自主学习分配更多思考时间而无需人工反馈。你就可以使用 Unsloth和Qwen2.5 (1.5B) 在仅 7GB 的 VRAM 上重现 R1-Zero 的“顿悟时刻”。

MODEL-ZOO

VPTQ低位LLM量化算法

在 MMLU 等任务上，使用 VPTQ 的 2 位量化几乎实现了与原始 16 位模型相当的性能。此外，它能够在单个 GPU 上运行 Llama 3.1 405B，同时使用的内存比 70B 模型少！

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O3-Mini/R1/Qwen2.5实测比较

我向这3个模型提供了一系列相同的提示，以测试它们从高级推理和编码能力到解决问题能力等各个方面。

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CodeGPT集成DeepSeek-R1

本指南将向你展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强你的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。