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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的定位很明确:文本能力基本上保持在稳定版 V4-Flash 发布的水平(代理、推理、世界知识),而视觉是主要增量。
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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的定位很明确:文本能力基本上保持在稳定版 V4-Flash 发布的水平(代理、推理、世界知识),而视觉是主要增量。
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AI代理现在也成为了游戏的一部分。它们与环境互动、采取行动和做出决策都取决于正确的思考和正确使用LLMs/多模态模型。
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AI 软件工程师是一种 AI 助手,它可以查看 Git 存储库中的多个代码文件,并根据助手要执行的具体任务确定需要更改哪些文件。
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RAG通过提供上下文相关的数据增强大型语言模型的响应。本教程演示了如何使用Qdran和DeepSeek快速构建RAG管道。
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在这篇指南中,我将向你展示如何使用Crawl4AI和DeepSeek构建一个AI驱动的爬虫。
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DeepSeek 回归并发布了 DeepSeek V3–0324,早期的Reddit和社交媒体评论称它是一个令人兴奋的模型,该模型的上下文长度大幅增加,并且在编码和数学任务上的表现看起来非常出色。
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本教程将向你展示如何使用Python和DeepSeek构建一个简单的聊天机器人,它可以读取任何网页并回答关于该网页的问题。
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在本博客中,我将引导你使用Deepseek、LangChain和LangGraph创建一个AI邮件代理。这个项目自动化了电子邮件分类、摘要和回复生成,从而简化你的电子邮件工作流程。
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在这篇文章中,我将提供一个快速概述,说明如何使用开源的DeepSeek R1模型和SearXNG搜索引擎在本地搭建一个能够进行网络搜索的聊天机器人。
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DeepSeek API没有联网搜索功能,因此我们需要自己实现,这就是本教程的目的。
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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。
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在手机或桌面上使用 DeepSeek 应用程序时,我们可能会不确定何时选择 R1(也称为 DeepThink),而不是日常任务的默认 V3 模型。