在今年的春节期间,DeepSeek火出了圈。凭借DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的创新技术和卓越表现,DeepSeek迅速成为了行业内外的焦点。不管是技术专家还是普通用户,都对DeepSeek赞不绝口。我们特别准备了这篇技术科普文章,期望无论你是不是技术同学,都能够读懂DeepSeek。
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。
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。
本文关注DeepSeek-R1在技术上最重要的突破——用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力。这一研究可能会对模型推理训练后续的范式产生深刻影响。
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
在团队日益注重流程与工具的当下,个体的因素反而容易被忽视。本文尝试从一名研发的视角,探讨在研发流程中,一些编码及编码以外的思考和原则,希望能为开发同学提供一些参考。