清华《DeepSeek：从入门到精通》干货分享！104页！
《DeepSeek：从入门到精通》是清华大学出版的一本深度学习和人工智能权威指南，涵盖基础概念至高级应用。本书通过实例和案例分析帮助读者掌握DeepSeek技术的模型训练与优化方法，适合各层次的学习者和研究者。
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14G跑满血DeepSeek-R1，清华最新开源力作ktransformers
清华大学开源框架KTransformers研究显示，仅需14GB GPU和382GB DRAM即可本地运行671B参数的DeepSeek-R1模型，并实现约13.69 tokens/s的推理速度。
王炸组合：微信接入满血DeepSeek R1，背后的Agentic RAG技术~
微信灰度接入DeepSeek R1，支持更全面的回答。DeeSeek-R1采用Agentic RAG方式接入，可以设计通用AI Agentic框架，并结合官方Prompt和搜索接入实现。
比GraphRAG更懂“思考”，微软又开源PIKE-RAG：主打复杂私域知识理解和推理
微软发布PIKE-RAG，旨在提高RAG系统在复杂企业场景下的知识提取、推理和应用能力。该方法聚焦于连贯的推理逻辑构建，并提出针对不同任务的不同技术策略。
X-R1: 不到50元，人人都能复现0.5B Aha Moment
X-R1是基于强化学习的训练框架，目标降低R1复现门槛。通过最少成本在0.5B预训练模型上实现了‘顿悟时刻’效果，使用了更易训练的方法，并优化了数据规模和checkpoint打印。
Agent圈的DeepSeek，牛津大学Agentic Reasoning框架显著提升深度研究能力
牛津大学提出Agentic Reasoning框架通过整合外部代理增强LLM推理能力，在复杂研究任务中超越现有模型，显著提高准确性和生产力。
