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DeepSeek 本地部署一键运行 DeepSeek-tool v14，解压即可使用 最低支持2G显卡 支持99%的语言大模型 支持联网搜索+知识库

整合包说明 1 虽然叫DeepSeek-tool，但是实际上支持99%以上的语言大模型 2 不再设置默认账号，第一次运行的时候，自己创建的账号就是管理员账号 3 执行效率高，对比同类工具 显存占用更低。 4 启动前，必须执行一次 一定要运行一次.bat，否则可能会有各种错误 5 目前整合包包含一个qwen-code模型文件，可以自行去下载，非常简单

【Attention】【MHA】9分钟从零基础到掌握注意力机制 原理&计算

参考文献： Luong, Minh-Thang, Pham, Hieu, and Manning, Christo pher D. Effective approaches to attention-based neural machine translation. In Proc. of EMNLP, 2015. Bahdanau, Dzmitry, Cho, Kyunghyun, and Bengio, Yoshua. Neuralmachinetranslationbyjointlylearning toalignandtranslate. arXivpreprintarXiv:1409.0473, 2014. [1705.03122] Convolutional Sequence to Sequence Learning 苏剑林. (Jan. 06, 2018). 《《Attention is All You Need》浅读（简介+代码） 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/4765

【GQA】【MQA】【KV Cache初探】 7分钟从KV Cache的基础原理讲到后续优化

参考文献: Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need | Cool Papers - Immersive Paper Discovery GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints | Cool Papers - Immersive Paper Discovery 苏剑林. (May. 13, 2024). 《缓存与效果的极限拉扯：从MHA、MQA、GQA到MLA 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/10091 [2509.07301] Causal Attention with Lookahead Keys www.emergentmind.com/topics/autoregressive-sequence-modeling Causal Attention论文详解 | MLTalks Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30, 2017. Transformer升级之路：20、MLA好在哪里?（上） - 科学空间|Scientific Spaces

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大模型怎么计算损失？怎么选择下一个词？哪来那么多参数？【从零开始大模型06（完）】

从开始训练大模型，完结篇

王叔教你用AI实现贴图自由！

nano banana教程很多，大家可以B站搜，我整点有实战用处的，抛砖引玉一下。

10 万次试错，核物理方法贯通蒙特卡洛强化学习

你能想到核物理领域的研究方法，会成为 AI 强化学习的关键助力吗？为了让 AI 掌握蒙特卡洛强化学习的核心逻辑，我们让它历经 10 万次试错迭代；而最初为解决核物理中子输运难题诞生的蒙特卡洛方法，不仅架起了物理与 AI 的桥梁，更成为贯通强化学习训练的核心工具。视频将从物理方法的起源讲起，拆解 10 万次试错背后的迭代逻辑，带你看懂核物理思路如何赋能 AI 学习，掌握蒙特卡洛强化学习的底层原理与实战应用。

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