AI探索指南

  1. 刚好纳米AI搜索就有蒸馏过的 32B 模型(Deepseek -R1-360 高速专线)和满血的 671B R1(Deepseek-R1-联网满血版),我们可以用一些热门问题来测试一下帮助大家判断

    AI探索指南
    节后开工,Deepseek爆火出圈,让许多人首次免费体验到顶级AI模型的震撼 巨大的流量带来了两类乱象: API 购买和配置复杂 无良媒体和产品用蒸馏的 R1 版本欺骗用户 很多朋友找我问怎么才能简单方便的用到满血 R1,找了一圈发现还是纳米AI搜索靠谱 👇下面给不太了解 AI 的朋友解释一下: 一、一顿操作买了个 API Deepseek R1 是开源的,所以在官方服务崩溃之后,很多第三方云服务商看到了机会,开始部署模型。 模型部署之后其实是需要一个前端界面去展示 API 的输出结果的,很…
    刚好纳米AI搜索就有蒸馏过的 32B 模型(Deepseek -R1-360 高速专线)和满血的 671B R1(Deepseek-R1-联网满血版),我们可以用一些热门问题来测试一下帮助大家判断。

    首先是一个非常吃推理能力的问题,也是小红书热门问题,八字排盘。

    因为八字排盘涉及到很多计算和推理DeepSeek-R1联网满血版模型足足思考了 121 秒两分多钟,32B 的模型仅仅思考了 14 秒,思考过程中满血在计算八字部分花了很长时间推理,32B 直接笃定的给出了八字,完全没有推理过程。

    然后看另一个很热门的 Deepseek 用例,就是写文章。
    DeepSeek-R1联网满血版思考了 80 秒,而 32B 思考了 10 秒,结果的差距就更加明显了,32B 的结果根本就称不上文言文。

    看了这两个例子,其实你大概也找到了判断的方法,首先是用一些复杂问题看思考时间,然后是对比复杂问题的回答质量。

    整个使用过程中DeepSeek-R1联网满血版整个过程输出非常稳定,而且速度很快,和官方应用的“服务器繁忙,请稍后再试。16 / 16”对比非常明显,哈哈

    鉴于完全体 R1 671B 的大小,其实推理成本还是挺高得,尤其是免费提供,看了那些无良媒体和一些产品后,这个举动就更值得钦佩。

    而且他们说独立的 PC 客户端马上就要上线了可以期待一下。

    你可以在这里使用纳米AI搜索和下载客户端:https://n.cn
    Fjq1ZBn8WxQ0F5TUPmIEXqJawkmRv3.png
    2.1 MB
    Flgvl24YcqLvWkTaQA-kFGTpIV8dv3.png
    2.9 MB

  2. 节后开工,Deepseek爆火出圈,让许多人首次免费体验到顶级AI模型的震撼

    节后开工,Deepseek爆火出圈,让许多人首次免费体验到顶级AI模型的震撼

    巨大的流量带来了两类乱象:

    API 购买和配置复杂
    无良媒体和产品用蒸馏的 R1 版本欺骗用户

    很多朋友找我问怎么才能简单方便的用到满血 R1,找了一圈发现还是纳米AI搜索靠谱

    👇下面给不太了解 AI 的朋友解释一下:

    一、一顿操作买了个 API

    Deepseek R1 是开源的,所以在官方服务崩溃之后,很多第三方云服务商看到了机会,开始部署模型。

    模型部署之后其实是需要一个前端界面去展示 API 的输出结果的,很多用户其实非常小白,可能对我们圈内人来说很正常的操作,然后使用对他们来说难如登天。

    很多人一顿操作买了 API 之后才发现痛苦的旅程刚开始,API Key 是什么东西?我不是买了吗,为什么还需要客户端?这一堆东西我该填到哪?

    所以对于小白用户来说最好还是有一个直接可以聊天的 ChatBot 客户端可以直接给他们用,纳米AI搜索这点就做的很好。

    在纳米AI搜索使用满血的 Deepseek R1 只需要下面这几步:

    下载纳米AI搜索 APP-点击导航栏的大模型-选择 Deepseek R1-联网满血版,开聊就行,如果需要联网搜索的话可以点击下方的联网搜索按钮。

    二、真假 Deepseek R1

    比较严重的第二个问题是以次充好和一些无良媒体骗用户本地部署模型。

    这两个问题其实都来源于一个原因,Deepseek 在发布 R1 的时候其实还一起放出了其他模型。

    R1 一起发布的还有用 R1 生成的推理数据蒸馏过的 6 个开源小模型,他们的模型名字里面也包含了 R1,但是和满血R1有很大的差别。

    我们知道 Deepseek R1 之所以厉害是因为进行了 RL 也就是强化学习的训练,而了类似 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 这类模型是利用 R1 的数据在原来的模型基础上(比如 Qwen-32B)进行 STF 训练出来的。

    虽然他们训练之后相较于原来的开源模型在各项能力上获得了大幅提升,但由于没有经过 RL 强化学习的训练和较小的模型尺寸原因,模型能力是远远赶不上满血的 671B R1 模型的。

    三、满血 R1 和蒸馏 R1 的对比

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  5. 机器人需要的核心产业主要包括以下几个方面:

    机器人需要的核心产业主要包括以下几个方面:

    核心零部件产业

    • 芯片:是机器人的“大脑”,如英伟达的 Jetson 系列芯片、寒武纪的 AI 芯片等,为机器人的感知、决策、控制等提供算力。

    • 传感器:用于机器人感知外界环境,包括视觉传感器如奥比中光的3D视觉传感器、力/力矩传感器如坤维科技的六维力传感器、触觉传感器、惯性传感器等。

    • 电机:为机器人提供动力和运动控制,有伺服电机、空心杯电机、无框力矩电机等。如汇川技术的伺服电机、江苏雷利的空心杯电机。

    • 减速器:谐波减速器和精密行星减速器较为常用,如绿的谐波的谐波减速器。

    • 传动部件:如行星滚柱丝杠,是旋转与直线运动转换的重要部件。

    软件算法产业

    • 操作系统:如机器人操作系统ROS,为机器人提供底层的软件支持和开发框架。

    • AI算法:包括图像识别、语音识别、自然语言处理、路径规划、决策算法等,让机器人具备智能感知和决策能力,科大讯飞在语音识别和自然语言处理方面有领先技术。

    • 仿真软件:用于机器人的设计、开发、测试和仿真,如SolidWorks、Adams等。

    智能制造装备产业

    • 工业机器人:用于汽车制造、电子制造等工业生产领域,如发那科、库卡等品牌的工业机器人。

    • 机器人生产线:包括机器人的装配线、测试线等,实现机器人的大规模生产和制造。

    人工智能产业

    • 智能语音交互:使机器人能够与人类进行语音交流,理解和执行语音指令。

    • 计算机视觉:让机器人能够识别和理解图像和视频中的信息,实现目标检测、识别、跟踪等功能。

    系统集成产业

    • 机器人系统集成商:将机器人的核心零部件、软件算法、智能制造装备等进行集成,为客户提供整体的机器人解决方案。

    • 行业应用解决方案提供商:针对不同行业的需求,提供定制化的机器人应用解决方案,如在医疗、物流、教育等行业的应用。