在人工智能的浪潮中，DeepSeek R1 凭借其卓越的性能与潜力，成为众多开发者和研究人员眼中的 “香饽饽”。本地训练作为深入挖掘和优化模型的关键环节，却因各种适配性问题，让不少人望而却步。面对网上那些看似详尽却又总少了关键一环的复现文章，你是否也在苦苦摸索 “本地训练” 的正确打开方式？别担心，今天就为你带来一篇超实用的干货文章，手把手带你打通 DeepSeek R1 本地训练的 “任督二脉”，让训练流程变得简单易懂，轻松上手！
中台作为中国互联网技术领域最玄幻的名词之一，曾经充斥在各种技术大会和公众号，面试高阶产品研发人才不探讨下中台都觉得差点儿意思。围绕中台诞生了无数热帖、无数架构图，各路大神现身说法布道授业解惑。你也说中台，我也说中台，仿佛万物皆可中台。各大出版社不甘落后，以中台为名的书一本本新鲜出炉。如果你也读了《企业IT架构转型之道》、《数字化转型的道与术》、《企业级业务架构设计》、《中台战略》、《数据中台》、《中台实践》中的两本以上，翻过几十篇热帖，本文不必再看，以免浪费生命。
AI 辅助编程已经是一个不可逆的潮流趋势，不能高效使用 AI 工具为己所用的程序员将很快被时代抛在后面。本文作者基于自己过去半年对 Cursor 的深度体验，撰写了本文，让你的代码更听话，实现极致心流体验。
我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末。
本文主要介绍了 Anthropic 推出的开源协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），能让你快速上手该协议，实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。如果想要了解 MCP 协议可以收藏阅读！
开源之所以宝贵，是因为其低门槛、高透明度带来了源源不断的创意和改进。但与此同时，大模型技术本身蕴含的风险——从幻觉到被非法滥用——也真实存在。开源大模型治理需要实现“双重目标”，一是确保开源生态的生命力。为善意的开源贡献者搭建可预期的责任避风港，实现“创新自由”；二是协同防范大模型的重大风险。开源生态透明开放、平等协作的特征，已不再适配传统的中心化监管模式，开源大模型治理应回归开源社区，构建“社区治理秩序”。
知识蒸馏是什么？扩散模型的蒸馏和一般的蒸馏方法有什么不同？本篇文章简单介绍了一下知识蒸馏的相关概念和在扩散模型中的应用场景，希望可以给相关领域的朋友们提供一些参考。
近日，中国企业发布了全球首款通用型AI Agent——Manus AI，在科技界引发了广泛关注。与传统的AI助手不同，类似Manus这样的应用，不仅仅停留在生成文本或提供建议的层面，而是能够独立思考、规划并执行复杂的任务，实现“从指令到结果”的一站式服务。在最近的英伟达年度技术大会（GTC）上，黄仁勋将Agentic AI（代理式人工智能） 定义为人工智能技术演进的关键阶段，其核心在于从“生成式AI的单次响应”升级为具备自主推理能力的智能体。由腾讯研究院和腾讯学堂主办的圆桌围绕以Manus、Deep Research为代表的的下一代Agent在产品创新、技术架构做了深度的解读，探索下一代Agent新范式。
