推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
今天来分享一篇鹅厂程序员同学tommielei，写的从多视角剖析DeepSeek不同版本技术亮点以及发展历程的干货内容。 通过图文并茂的方式，更有效地展示DeepSeek的多个版本及其间的显著变化，并且充分涵盖核心模块的原理篇、架构图以及性能指标等内容。同时，生动地展示核心模块的内在逻辑与性能优势。探索DeepSeek V1~R1 卓越之处，为技术爱好者、专业人士和从业者提供使用指引，同时启发更多关于人工智能创新发展的思考与探索。
近期，阿里云百炼平台重磅推出 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 6 款模型，为用户提供了新的选择。《100万免费 Token！DeepSeek-R1满血版即刻拥有》 与此同时，通义灵码也紧跟步伐，全新上线模型选择功能，支持基于百炼的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型，为 AI 编程领域注入新活力。 今年1月，通义灵码 AI 程序员全面上线，同时支持 VS Code、JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的 AI 程序员。通过前后端开发全覆盖，全程对话协作实现从 0 到 1 完成复杂编码任务，并引入多文件代码修改能力。开发者通过 AI 程序员自动完成多文件级编码任务，如需求实现、问题修复、批量生成单元测试等。 除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件
管理企业大规模服务的弹性伸缩场景中，往往会面临着两个挑战：第一个挑战是精准的负载预测，由于应用实例的启动需要一定预热时间，被动响应式伸缩会在一段时间内影响服务质量；第二个挑战是高效的资源分配，即在保障服务质量的同时控制资源成本。 为了解决这些挑战，美团与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队展开了“预测技术在弹性伸缩场景的应用”科研合作，相关论文《PASS: Predictive Auto-Scaling System for Large-scale Enterprise Web Applications》在具有国际影响力的会议The Web Conference 2024（CCF-A类会议）上作为Research Full Paper发表。
DeepSeek 作为AI 大模型其中的佼佼者，各种突破与创新不断涌现，正引领着人工智能发展的新方向；本文以 PPT 式风格直观呈现技术精髓，深入揭秘 DeepSeek 核心技术。
本文将以短视频平台的信息流推荐场景为例，结合相关团队在推荐场景开展A/B测试的实践经验，详解其复杂原理，并重点聚焦双边效应、网络效应问题，分享其对应的双边实验、社区分流实验设计思路。
