本期我们有幸邀请到了Pokee AI创始人朱哲清Bill，凭借Bill在Meta和斯坦福大学的丰富经验，尤其是在大规模部署强化学习模型服务数十亿用户方面的实践，他发现了强化学习的巨大潜力。Pokee AI致力于开发卓越的交互式、个性化、高效的AI Agent，结合团队深厚的强化学习专长，打造具备规划、推理和工具使用能力的解决方案，同时减少现有 AI 系统的幻觉问题。
黑科技来了！开源LLM微调神器Unsloth近期更新，将GRPO训练的内存使用减少了80%！只需7GB VRAM，本地就能体验AI「啊哈时刻」。
“如何用DeepSeek赚到100万”“DeepSeek带你躺着赚钱”......在社交媒体上，频频能看到教你如何用DeepSeek实现一夜暴富，在淘宝、闲鱼等平台上，不少商家打着“本地部署”的概念兜售DeepSeek接入教程，标价最高达到10万元，最低仅有0.01元。
能够给读者惊喜，一直都是我的特色。我探讨出来的解决方案，第一无需理会刚才说到的硬件问题、终端问题和容量问题，第二全程网页操作与客户端操作，第三完全免费且快速安全。
在今年春节期间，最近国产的推理大模型DeepSeek R1很火，我们经过实测，推理效果非常棒，可以说是阶段性的技术突破。
过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。
国产大模型云服务平台SiliconCloud（硅基流动），首发上线了基于华为云昇腾云服务的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。 DeepSeek-V3：输入只需1块钱/M tokens，输出2块钱/M tokens
香港大学联合上海人工智能实验室，华为诺亚方舟实验室提出高效扩散模型 LiT：探索了扩散模型中极简线性注意力的架构设计和训练策略。LiT-0.6B 可以在断网状态，离线部署在 Windows 笔记本电脑上，遵循用户指令快速生成 1K 分辨率逼真图片。
检索增强生成（RAG）虽好，但一直面临着资源消耗大、部署复杂等技术壁垒。近日，香港大学黄超教授团队提出MiniRAG，成功将RAG技术的应用门槛降至1.5B参数规模，实现了算力需求的大幅降低。这一突破性成果不仅为边缘计算设备注入新活力，更开启了基于小模型轻量级RAG的探索。
还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级MiniRAG框架很好地解决了这一问题。通过优化架构设计，MiniRAG使得1.5B级别的小模型也能高效完成RAG任务，为端侧AI部署提供了更多可能性。
