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Dec 13 2025

deephub - DeepSeek-R1 與 OpenAI o3 的啓示：Test-Time Compute 技術不再迷信參數堆疊

過去2年，整個行業彷彿陷入了一場參數競賽，每一次模型發佈的敍事如出一轍：“我們堆了更多 GPU，用了更多數據，現在的模型是 1750 億參數，而不是之前的 1000 億。” 這種慣性思維讓人誤以為智能只能在訓練階段“烘焙”定型，一旦模型封裝發佈，能力天花板就被焊死了。 但到了 2025 年，這個假設徹底被打破了。 先是 DeepSeek-R1 證明了只要給予思考時間，Open-weight

llm , 人工智能 , 深度學習

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Jan 02 2026

火雲大軍 - 程序員應該熟悉的概念(5)MoE

MoE(Mixture of Experts,專家混合模型）)是當前大模型（尤其是 GPT-4、Gemini、Mixtral、DeepSeek 等）架構中非常核心的一個概念。 MoE 的思想非常直白：不同的 專家/Expert 只負責處理自己擅長的那一類輸入，而不是讓整個模型的所有參數都去處理所有任務。 也就是説： 一個 MoE 模型內部其實

指尖人生 , llm , 人工智能 , transformer , 深度學習 , MoE

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Nov 27 2025

deephub - 從零開始：用Python和Gemini 3四步搭建你自己的AI Agent

很多人第一次看到 AI Agent 自己編輯文件、跑代碼、修 bug，還能一直運行下去的時候,都覺得挺神奇。其實遠沒有想象中那麼複雜。這裏沒什麼秘密算法,也沒有什麼"智能體大腦"這種玄學概念。 AI Agent核心就三件事：循環 + LLM + 工具函數。 如果你會寫個 while True 循環？那基本就算成功一半了。 這篇文章會完整展示怎麼用 Gemini 3 搭一個真正能用的 Agent：從

llm , agent , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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Nov 17 2025

Joas Pambou - On-Device AI: Building Smarter, Faster, And Private Applications

It’s not too far-fetched to say AI is a pretty handy tool that we all rely on for everyday tasks. It handles tasks like recognizing faces, understanding or cloning speech, analyzing large data, and

llm , Techniques , Tools , Apps , AI

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Feb 12 2025

慧星雲 - 一文看懂如何選最適合你的 DeepSeek:最快3分鐘上手可用！

DeepSeek DeepSeek系列模型的現象級爆火，引發國內外廣泛關注與討論熱潮，然而對許多想要投身AI這一風口的個人和企業來説，缺乏專業的技術支持與技術平台，缺少穩定高性價比的算力資源，正成為他們試圖踏入AI領域的重重障礙。 近日，專業AI算力雲平台與AI生產力平台「慧星雲」，重磅推出DeepSeek全面解決方案，以全棧能力釋放國產大模型潛力，助力企業和用户高效接入DeepSeek等

llm , 雲平台 , 部署 , 雲服務 , 人工智能

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Dec 01 2025

deephub - RAG系統的隨機失敗問題排查：LLM的非確定性與表格處理的工程實踐

RAG教程裏説的流程是：分塊、嵌入、向量搜索、生成答案。看起來非常簡單，按這個思路搭了一套系統，測試沒問題就上線了。但是結果出了怪事，經常會隨機的失敗。 輸入一樣，但是輸出卻不一樣，而且這不是偶發，是還有一定的規律，這是怎麼回事呢？ 本文將介紹RAG在真實場景下為什麼會崩，底層到底有什麼坑，以及最後需要如何修改。 🚨 現象：測試結果飄忽不定 一套端到端的PDF處理管道，專門針對表格密集型文檔。比

generative-ai , llm , 人工智能 , 檢索系統

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