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DeepseekWebChat：轻量级AI聊天解决方案该项目是一个基于SpringBoot+HTML的极简AI聊天界面，核心特点包括：零依赖设计，几分钟快速部署支持DeepseekAPI流式对话实现Markdown高亮和代码渲染采用SSE技术实现打字机效果纯本地运行，保障数据安全技术架构：后端：SpringBoot3+WebFlux前端：原生HTML+JS组合通信：Server-SentEvents流式传输部署仅需4步：克隆项目→配置APIKey→启动服务→访问页面。

5.预期对学术界和实际应用的贡献 请在回答中详细阐述推理过程，例如通过分析学术文献的空白点、社会需求的未满足之处等来论证选题的合理性。在「填入你的领域和方向」范围内，通过逻辑推理和创新性思考，为我生成一个独特且具有深度的论文选题。你现在是[XX相关方向专家]，在「填入你的领域和方向」范围内，为我生成一个具体且具有创新性的论文选题。5.可能遇到的困难及解决方案 请以结构化的方式呈现上述信息，例如使用项目符号或表格。2.具有一定的研究价值和应用前景。2.选题的创新性和独特性分析。3.研究的核心问题和目标。

你现在是[XX相关方向专家]，请根据当前学术热点和社会需求，为我推荐几个有潜力的研究方向。5.该方向获得科研资助的趋势（以美国国家科学基金会NSF和中国国家自然科学基金委NSFC为统计依据） 请以表格形式呈现推荐的研究方向及其对应的信息。分析当前学术界的发展趋势和社会实际需求，结合我的兴趣和专业背景，推理并推荐几个具有前瞻性和可行性的研究方向。8.推理出该方向可能面临的挑战及应对策略 请以思维导图的形式呈现推荐的研究方向及其对应的信息，并在每个节点详细阐述推理过程。5.推理出该方向具有研究价值的原因。

前提：Ollama已安装，并下载了deepseek-r1:1.5b模型。open-webui是一个开源的大语言模型交互界面。配置docker-compose.yml。

2025年的人工智能领域正经历着从技术突破到场景落地的关键跃迁，全球AI产业规模突破2000亿美元，技术渗透率在医疗、金融、工业等领域的应用转化率超过60%。本文将深入解析当前最具价值的AI应用场景，结合技术演进趋势与产业实践案例，为开发者呈现人工智能改变世界的技术路径与商业逻辑。： 三菱电梯远程监控系统通过时序预测模型，提前14天预警设备故障，维修响应效率提升200%

DeepSeek-R1 模型在国内建陶行业企业营销系统的创新性应用。该平台整合了先进技术，与 “蒙娜丽莎会员之家” 小程序实现深度融合，还开发出 PC 独立使用端口，极大地拓展了用户使用场景。

在一些情况下，AI生成的文本可能会直接留下一些生成痕迹，如某些特定的提示语或格式化的内容，这些可能是AI在生成过程中未被完全优化的部分。：AI在某些领域或主题上的生成效果可能较好，而在另一些领域或主题上则可能表现不佳，这与人类写作者在不同领域的知识和经验积累有关。：AI生成的学术内容往往在深度和原创性上有所欠缺，可能只是提供一些表面的分析和泛泛而谈的解释，缺乏具体例子或深入的见解。：AI生成的文本在逻辑连贯性方面可能存在瑕疵，例如在段落之间的过渡不够自然流畅，或者某些论点与主题之间的关联不够紧密。

云创智城通过“AI+能源”双轮驱动，已服务全球30余城市，处理真实交易超1000万笔。未来，公司将继续深化与DeepSeek的合作，以中国方案推动全球停车充电行业向更高效、更绿色的方向演进，让城市出行更智能、更可持续。

本篇文章，我们介绍了 如何封装多个 LLM（大模型） API 调用 。后续，我们将完善 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用， 并且支持流式对话（SSE）增加 WebSocket 实时消息提升用户体验，敬请期待！

前面部署了vLLM版本以后，访问它比较麻烦。如何才能更好的实现访问呢，这个就是我们今天要讲的Open WebUI，它可以向我们使用官方DeepSeek一样直接在网页进行对话。

本地部署 OpenManus 保姆级教程（Windows 版）

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和编程模型，它使开发者可以使用 NVIDIA GPU 进行高性能计算。通过本指南，您可以在支持 NVIDIA GPU 的 Linux 环境中快速部署 GPUStack，并实现异构 GPU 集群的管理与大模型服务。页面，支持从 Hugging Face 或本地导入模型。通过以上步骤，您可快速搭建一个支持异构 GPU 资源调度的企业级大模型服务平台，实现从单机到集群的高效扩展。

DeepSeek与Manus的技术路线分野，本质是AI发展"生成"与"执行"两大方向的具象化呈现。二者的竞争与融合，正在重塑IT技术的价值创造链条——从代码编写到系统运维，从数据分析到商业决策，每个环节都在经历智能化重构。开发者唯有深刻理解这两大技术范式的特性，才能在AI驱动的生产力革命中把握先机。

上节介绍了DeepSeek DeepEP的normal kernel执行过程中会分成两部分，第一步通过notify_dispatch计算meta信息，然后本节介绍数据dispatch的过程。

DeepSeek开启AI办公新模式，WPS/Office集成DeepSeek-R1本地大模型！

Office/WPS接入DS等多个AI工具，开启办公新模式！

使用DeepSeek写的水果记忆配对小游戏，可以直接用手机浏览器打开进行游戏操作。

在医疗领域，DeepSeek 正发挥着重要作用，为提升医疗质量和效率提供了有力支持。以福建医科大学附属第二医院为例，目前 DeepSeek 主要应用于住院患者的电子病历系统，为医生提供辅助诊疗支持。它能够根据医生的治疗方案提出优缺点，补充不足之处，同时及时提醒医生修正病历中可能存在的差错，从而提升病历质量。

大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。为了解决这些问题，论文《Process-based Self-Rewarding Language Models》提出了一种新的框架，该框架结合了长链推理、逐步LLM评判（LLM-as-a-Judge）以及逐步偏好优化，以增强LLM的数学推理能力。然而，该方法受限于人工标注的质量和外部奖励模型的表现。这一框架为需要结构化、多步推理的领域提供了一个有前景的优化方向，为更自主、能自我改进的AI系统奠定了基础。

前面几个小节讲解的Win和Linux部署DeepSeek的比较简单的方法，而且采用的模型也是最小的，作为测试体验使用是没问题的。如果要在生产环境使用还是需要用到GPU来实现，下面我将以有一台带上GPU显卡的Linux机器来部署DeepSeek。这里还只是先体验单机单卡，后期会更新多机多卡使用更高模型的文章。

DeepSeek 客户端应用ChatBox、AnythingLLM及OpenWebUI部署使用详细步骤

清华大学-56页：实用DeepSeek赋能家庭教育.pdfpwd=1234 提取码: 1234或。

DualPipe 的设计目标是最大化集群设备的计算性能，通过在前向传播（Forward）和后向传播（Backward）阶段实现计算与通信的完全重叠，显著减少传统流水线并行中的 “气泡”（Pipeline Bubble，即空闲等待时间）。这种方法在保持计算通信比例恒定的情况下，即使模型规模进一步扩大，也能维持接近零的通信开销。为保证 MoE 部分不同专家之间的负载均衡，会将共享专家和高负载的细粒度专家在集群的不同 GPU 做多个复制，让 GPU 把更多的热数据（发给共享专家的）跑起来。

包含测试脚本，如 test_intranode.py（节点内测试）、test_internode.py（节点间测试）和 test_low_latency.py（低延迟测试），以及 utils.py（工具函数）。1）在调度过程中，（a）IB 发送、（b）IB 到 NVLink 转发、（c） NVLink 接收由相应的 warp 处理。2）在合并过程中，（1） NVLink 发送、（2）NVLink 到 IB 的转发和累积、（3）IB 接收和累积也由动态调整的 warp 处理。