人工智能技术的广阔前景
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简介
人工智能技术的应用前景确实非常广阔，且其在各个领域的潜力和效益也愈加显著。在这一背景下，以下是我对人工智能技术应用前景的看法，以及我们应如何应对可能的负面影响和探索更好的AI工具。
里边有国内外免费又好用的15款AI工具：https://blog.ZEEKLOG.net/qq_52143611/article/details/142851043
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AI革命先锋：DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的无缝融合引领行业智能化变革
云边有个稻草人-ZEEKLOG博客 目录 引言 一、什么是DeepSeek？ 1.1 DeepSeek平台概述 1.2 DeepSeek的核心功能与技术 二、蓝耘通义万相2.1概述 2.1 蓝耘科技简介 2.2 蓝耘通义万相2.1的功能与优势 1. 全链条智能化解决方案 2. 强大的数据处理能力 3. 高效的模型训练与优化 4. 自动化推理与部署 5. 行业专用解决方案 三、蓝耘通义万相2.1与DeepSeek的对比分析 3.1 核心区别 3.2 结合使用的优势 四、蓝耘注册流程 五、DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的集成应用 5.1 集成应用场景 1. 智能医疗诊断
如何通过 3 个简单步骤在 Windows 上本地运行 DeepSeek
它是免费的——社区驱动的人工智能💪。 当 OpenAI 第一次推出定制 GPT 时，我就明白会有越来越多的人为人工智能做出贡献，并且迟早它会完全由社区驱动。 但从来没有想过它会如此接近😂让我们看看如何在 Windows 机器上完全免费使用第一个开源推理模型！ 步骤 0：安装 Docker 桌面 我确信很多人已经安装了它，所以可以跳过，但如果没有 — — 这很简单，只需访问Docker 的官方网站，下载并运行安装 👍 如果您需要一些特定的设置，例如使用 WSL，那么有很多指导视频，请查看！我将继续下一步。 步骤 1：安装 CUDA 以获得 GPU 支持 如果您想使用 Nvidia 显卡运行 LLM，则必须安装 CUDA 驱动程序。（嗯……是的，它们需要大量的计算能力） 打开CUDA 下载页面，
在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI
本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。 步骤 1：在 VSCode 中安装 Ollama 和 CodeGPT 要在本地运行 DeepSeek，我们首先需要安装Ollama，它允许我们在我们的机器上运行 LLM，以及CodeGPT，它是集成这些模型以提供编码辅助的 VSCode 扩展。 安装 Ollama Ollama 是一个轻量级平台，可以轻松运行本地 LLM。 下载Ollama 访问官方网站：https://ollama.com * 下载适合您的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）的安装程序。 * 验证安装 安装后，打开终端并运行： ollama --version 如果 Ollama 安装正确，
DeepSeek-R1是真码农福音？我们问了100位开发者……
从GitHub Copilot到DeepSeek-R1，AI编程工具正在引发一场"效率革命"，开发者们对这些工具的期待与质疑并存。据Gartner预测，到2028年，将有75%的企业软件工程师使用AI代码助手。 眼看着今年国产选手DeepSeek-R1凭借“深度思考”能力杀入战场，它究竟是真码农福音还是需要打补丁的"潜力股"？ ZEEKLOG问卷调研了社区内来自全栈开发、算法工程师、数据工程师、前端、后端等多个技术方向的100位开发者（截止到2月25日），聚焦DeepSeek-R1的代码生成效果、编写效率、语法支持、IDE集成、复杂代码处理等多个维度，一探DeepSeek-R1的开发提效能力。 代码生成效果：有成效但仍需提升 * 代码匹配比例差强人意 在代码生成与实际需求的匹配方面，大部分开发者（58人）遇到生成代码与实际需求完全匹配无需修改的比例在40%-70%区间，12人遇到代码匹配比例在70%-100%这样较高的区间。 然而，有30人代码匹配比例低于40%。这说明DeepSeek-R1在代码生成方面有一定效果，但在部分复杂或特定场景下，仍有很大的提升空间。