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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
可以预见，开工之后，会有越来越多的企业，抱着"有枣没枣打一杆"的心态，开始规划AI项目。
就像当年的互联网转型一样，AI似乎也开始成为了企业升级的必答题。
一、两块硬骨头
不过，对于众多蠢蠢欲动的AI团队来说，要想在年终考核时达成KPI，有两块硬骨头必须啃下来:
1、选择合适的技术路线。
此时的AI发展态势，恰如彼时的田径史:
四分钟跑完一英里，曾被认为是人类的生理极限。直到罗杰·班尼斯特以3分59.4秒打破这个纪录。一旦心理障碍被打破，随之而来的就是一连串的突破。这个纪录仅仅维持了46天，就被约翰·兰迪刷新至3分57.9秒。
今天的AI领域，正经历着类似的历史时刻。DeepSeek的突破，就像是AI界的“班尼斯特时刻”，打破了发展的心理藩篱。加上开源浪潮的推动，AI技术迭代正在加速。
在这样的关键节点上，选择技术路线不仅要考虑当下的技术成熟度，更要预判未来的发展方向。押对了，就能在技术浪潮中占得先机；押错了，可能需要付出数倍的代价重新开始。
2、其次是从成本中心转变为利润中心。
不然，等到下一轮"降本增效"来临时，AI团队往往是第一批被"优化"的对象。
前两年，很多AI团队之所以难以成为利润中心，症结往往不在AI商业化本身，而在于对技术与业务融合的理解过于肤浅。不少团队陷入了技术中心主义的误区，以为掌握了算法就等于掌握了价值创造的钥匙。
这种情况下，AI团队往往成为企业内的技术孤岛，整天研究最新的算法和模型，却很少了解业务痛点。双方就像说着不同语言的两个群体，AI团队滔滔不绝地讲着技术术语，而业务人员只关心问题能否解决、成本和风险。
这种割裂，最终会陷入恶性循环。AI团队为证明价值不断追求技术指标提升，却始终无法解决实际业务问题。业务部门见不到效果，就更不愿投入资源支持，进一步加剧了双方的隔阂……
二、两类参考答案
针对技术路线的问题，我春节期间看到最好的参考答案是perplexity。
1、
我原本以为，perplexity 很快会被联网版的deepseek r1 取代。
因为deepseek 足够强的推理加上实时的联网，就把提示词的门槛给打了下来。
每个人只要像聊天一样输入自己的问题，就能收获其他AI改半天提示词也达不到的效果。
整理了 Deepseek R1 发布到现在所有重要内容和社区工作
- 复现对于 R1 的评估分数
- 复现 R1 训练管道，比如 GRPO
- 合成数据生成流程，重现类似 R1 的推理数据集
- 市面上所有重要人物对于 R1 模型的表态
- 尝试复现 R1 的开源项目
文章地址：https://huggingface.co/blog/open-r1/update-1
一次震撼我全家（真的是全家）的 Deepseek 对话：长辈脑梗来京就医的完整咨询
这是我老婆昨天用deepseek咨询父亲如何在北京治疗脑梗的全过程。
他的方案包括了：
1. 北京神经内科医院的选择策略挂专家号和普通号的优劣势对比，并给出了挂普通号先做检查的建议。
2. 天坛医院各个医生具体的专长优势、挂号难度、并根据我们的手术偏好给出了具体的挂号建议。
3. 手术和非手术治疗的具体区别，以及对应的安抚患者的沟通技巧。
4. 检查项目清单，要带的过往病例资料，与医生的沟通话术建议，脑梗相关专业名词的备忘。
5. 天坛医院详细的抢号攻略，以及挂不上号的解决办法。
6. 就诊当天的每一步安排，具体到要去几楼。
7. 异地医保报销的具体方案及补办方案，具体到去哪里下什么app，以及每一步操作。
8. 当我完成异地医保备案之后，他还为了避免万无一失，给我提供了备案生效确认的3种检查办法。
总而言之，我这辈子从没见过这么牛逼的攻略。更神奇的是，我老婆并没有使用多么复杂的提示词技巧，就只是说人话而已，而且不知道为什么联网搜索结果是失效的，这里所有信息其实都没有联网，而且经过复查都是准确的。
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1. 北京神经内科医院的选择策略挂专家号和普通号的优劣势对比，并给出了挂普通号先做检查的建议。
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3. 手术和非手术治疗的具体区别，以及对应的安抚患者的沟通技巧。
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来了朋友们，开源啦！
@启师傅今天逛动物园了吗 @余一.Dev @山中野橘子
@王嘚嘚
最近 DeepSeek 有一个最强的用法就是结合 DeepSeek r1 的思考过程，把思考内容作为 claude 3.5 sonnet 的提示词，然后就会得到超过 gpt o1 的能力。Aider 有对应的测试，大家也可以本地去跑一下他们的测试集。
我的开源项目也是受到 Aider 的启发，用 fastAPI 完全实现了 OpenAI 兼容模式，这样你就可以在任何开源的客户端上用 DeepSeek 和 claude 3.5 sonnet 整合起来的 deepclaude 了！
就像你过去单独用一个模型的效果是一样的，但是效果确远高于只用一个模型。并且整个过程都是丝滑的流式输出！
如果在本地部署，你甚至还可以跟 ollama 结合，用 7b 或者 14b 的 deepseek r1 来生成 COT，辅助 claude 3.5 sonnet 获得更好的效果！
这套最强组合也可以配置到 Cursor！
现在已经开源了，ErlichLiu/DeepClaude
yi
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@启师傅今天逛动物园了吗 @余一.Dev @山中野橘子
@王嘚嘚
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我的开源项目也是受到 Aider 的启发，用 fastAPI 完全实现了 OpenAI 兼容模式，这样你就可以在任何开源的客户端上用 DeepSeek 和 claude 3.5 sonnet 整合起来的 deepclaude 了！
就像你过去单独用一个模型的效果是一样的，但是效果确远高于只用一个模型。并且整个过程都是丝滑的流式输出！
如果在本地部署，你甚至还可以跟 ollama 结合，用 7b 或者 14b 的 deepseek r1 来生成 COT，辅助 claude 3.5 sonnet 获得更好的效果！
这套最强组合也可以配置到 Cursor！
现在已经开源了，ErlichLiu/DeepClaude
yi
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用 Chatbox 加硅基流动可以快速搭建一个自己用的 Deepseek R1，不用再反复重试
聊了一下午花了 1 块多钱，挺值的。
教程在链接，几分钟就搞定，新用户还赠送额度
