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    【知识库特性增量】 DeepSeek-R1 模板支持 bge-m3 embedding model

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-28 17:35:00

    为什么知识库需要 Embedding Model?通过询问 DeepSeek-R1 得到如下回答:Embedding 模型的核心价值在于将非结构化文本转化为数值向量,解决语义理解与计算效率问题:语义编

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    DeepSeek“出圈”了,鹅厂人怎么看?

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-26 18:47:49

    话题背景在人工智能领域,大型语言模型的快速发展引发了无数关于技术革新和未来趋势的讨论。随着各类AI技术的不断突破,越来越多的创新模型开始崭露头角,而最近备受关注的DeepSeek更是成为了热议的焦点。

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    揭开DeepSeek-R1的神秘面纱:GRPO 核心技术详解

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-24 17:36:00

    相信各位做LLM的朋友春节期间都已经被DeepSeek-R1给刷屏了,如果有阅读过DeepSeek-R1技术报告的朋友肯定都被其中的一个核心技术GRPO给吸引了,那么今天就来给大家过一过强化学习的瘾,

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    细致扒一下DeepSeek-R1论文到底讲了些什么

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-21 17:35:00

    作者:answer论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/2501.12948作者原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/205302041461、Ap

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    节省 90% 存储!源码级揭秘腾讯云 ES 向量搜索的优化之道

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-21 17:35:00

    本篇文章聚焦于 Elasticsearch 中向量数据的存储与优化。从向量数据的索引构成,读写流程,一直到量化技术,一步步带读者对 Elasticsearch 向量索引存储机制形成全面理解。同时也将解

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    DeepSeek R1范式复现笔记

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-19 17:33:00

    作者:yulei丨 导语自DeepSeek R1技术报告🐳开放以来,开源社区涌现了多种「复现」工作。本R1复现笔记旨在以多个开源项目的再复现以及交叉验证为目标,探索R1/R1-zero中强化学习步骤带

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    大模型Prompt技巧全解析

    作者:腾讯技术工程发布日期:2025-02-17 17:36:00

    作者:mitin在数字化浪潮的推动下,AI大模型以其卓越的自然语言处理能力和智能交互特性,迅速在很多领域中占据了重要地位。比如:与传统客服相比,AI大模型展现出了无可比拟的优势,通过精心设计的 pro

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