DeepSeek-R1引入了组相对策略优化（GRPO），这是一种高效且有效的强化学习算法。GRPO摒弃了评判模型，而是通过组分数来估计基线，与近端策略优化（PPO）相比，显著减少了训练资源。

利用 DeepSeek 的先进语言模型构建多语言 RAG 系统，为智能文档交互领域开辟了新的道路。通过整合高效的向量存储和检索技术，该系统能够提供准确、上下文感知的回复，同时具备动态更新知识的能力。

DeepSeek的R1模型在处理逻辑推理、数学计算以及复杂问答等任务时，能够显式地展示其推理过程。R1深度推理的核心技术在于所采用的思维链（Chain of Thought，CoT）技术。

一些结论刚好也验证了DeepSeek-R1官方技术报告揭示的自身“能力缺陷”，包括不支持function calling、不擅长多轮对话、结构化输出较弱、提示词与复杂上下文敏感等，我们也期待下一个版本的R1在这些能力上取得突破！

DeepSeek是一款推理型大模型。划重点：DeepSeek不是普通聊天机器人，而是具备深度推理能力的智能助理！这意味着：当你在"保姆式教学"时，它其实在OS："这届主人好啰嗦..."

DeepSeek模型与CAG技术的结合，为构建高效问答系统提供了全新的思路和方法。通过充分利用DeepSeek的强大语言理解和生成能力，以及CAG技术的缓存增强生成机制，系统能够实现快速、准确的问答服务。

有了这些免费的优秀国产AI软件，势必让我们的作图效率和质量大大提升，也许不用多久，一部属于自己的哪吒闹海就会诞生，AI让一切皆有可能！

DeepSeek团队计划进一步优化模型在函数调用、多轮对话等复杂场景的表现，同时探索多语言混合推理的解决方案。通过开源MIT协议，R1系列不仅降低了AI开发门槛，更推动了行业协作创新。

强化学习已成为训练大型语言模型不可或缺的一部分。从TRPO到PPO，再到最新的GRPO，这些算法不断推动着LLMs的创新和发展。通过平衡稳定性、效率和人类对齐，RL算法使LLMs能够更好地理解和生成自然语言，从而在各个领域发挥更大的作用。

MoE架构代表了深度学习模型发展的一个重要方向，它通过稀疏化和专家机制，不仅提升了大模型的训练效率，还为多任务、多模态处理开辟了新的可能性。尽管在实际应用中存在一定的挑战，但随着技术的不断进步，MoE将成为未来大规模模型训练和推理的核心架构之一。

本文是利用ollama工具进行模型部署的，和官方部署环境有些差异，但无关紧要。运行模型才是最终要的，毕竟模型才是大脑。小伙伴在部署的时候一定要根据自己的实际情况部署，并进行测试，效果刚刚的。

AI模型的优化和加速在资源受限的环境中尤为重要，知识蒸馏、无监督学习、模型量化和压缩加速方法为解决这一难题提供了多种解决方案。通过合理运用这些技术，我们能够在确保模型性能的同时，极大地提高计算效率和资源利用率

2025 年 1 月，李飞飞团队提出了一种极简的测试时扩展（test-time scaling）方法，仅需对预训练模型进行少量监督微调（SFT）并结合动态推理控制技术，即可显著提升语言模型的数学推理能力。

把AI想象成刚入职的聪明助理：它需要清晰的任务说明、必要的工作背景，以及及时的反馈调整。记住这三个沟通原则，你就能把冷冰冰的工具变成懂你的智能伙伴。

国产大模型 DeepSeek 凭借其强大的性能和广泛的应用场景，迅速成为 AI 领域的焦点。然而，随着用户数量的激增，DeepSeek 的在线服务时常面临访问压力，导致响应延迟甚至服务中断的情况。

成功地使用腾讯云的HAI服务器进行了DeepSeek-R1大模型的部署与实时调用。从购买HAI应用服务，到通过ChatBotUI、JupyterLab、CloudStudio等工具进行配置和调试，我们详细介绍了每个步骤。

完整的671B MoE模型也可以通过针对性的量化技术压缩体积，从而大幅降低本地部署门槛，乃至在消费级硬件（如单台Mac Studio）上运行。那么，如何用 ollama 在本地部署 DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版本）模型呢？一篇在海外热度很高的简明教程即将揭晓。

DeepSeek-R1 的成功表明，通过创新的训练方法和精心设计的架构，可以在保持模型性能的同时显著降低训练成本。这为未来大语言模型的开发提供了新的思路，特别是在资源受限的情况下如何实现高性能模型的训练。

我们将深入剖析DeepSeek系列模型的发展历程，探索其背后的创新技术，以及这些技术如何推动开源大语言模型走向新的高度。

CUDA（Compute Unified Device Architecture，计算统一设备架构）是 NVIDIA 开发的一种 并行计算平台 和 编程模型，它为开发者提供了一种类似于 C、C++、Python 等编程语言的编程接口，使得他们可以使用这些熟悉的语言来编写能够在 GPU 上运行的代码，而无需深入了解 GPU 的底层硬件细节。

现在，你已经掌握了 DeepSeek 本地部署的核心知识和操作步骤。接下来，只需按照指南一步步操作，即可在你的机器上搭建一个专属的 AI 编程助手。

DeepSeek、ChatGPT和Gemini代表了AI技术的三个方向：通用化、多模态化和高效化。它们的竞争不仅推动技术进步，更为用户提供了多样化的选择。无论是开发者、企业还是研究者，理解其差异都能帮助更好地利用AI赋能业务。

LLMs的推理能力仅通过强化学习来激励？DeepSeek-R1-Zero表明大型语言模型（Large Language Models）的推理能力可以仅通过强化学习来激励，而无需监督微调。

LLM 生成文本慢的核心原因是自注意力计算复杂度高，而 KV Cache 通过存储计算结果，减少了重复计算，大幅提升了效率。但 KV Cache 也会占用大量内存，而 DeepSeek 的 MLA 机制 通过潜在空间投影，压缩 Key-Value 存储，进一步优化了性能。