AI Respuestas

Support Vector Machine (SVM) es un algoritmo de aprendizaje supervisado basado en la teoría del aprendizaje estadístico, que se utiliza principalmente para la clasificación y el análisis de regresión. El objetivo principal es encontrar un hiperplano de decisión óptimo que separe los puntos de datos de diferentes categorías y maximice la diferencia entre los dos...

La métrica de evaluación (Evaluation Metrics) es un sistema de criterios cuantitativos para medir el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Es como un informe de examen físico multidimensional para evaluar exhaustivamente el estado de salud del cuerpo humano. En la tarea de clasificación, la Exactitud refleja la corrección general del juicio del modelo, y la Precisión (Pr...

La búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) representa una rama puntera de la inteligencia artificial que se centra en automatizar el diseño de la estructura de las redes neuronales.

La red adversarial generativa condicional (CGAN) es una variante importante de las redes adversariales generativas (GAN), propuesta en 2014 por Mehdi Mirza et al. A diferencia de las redes generativas adversariales ...

Grid Search es un método automatizado para encontrar sistemáticamente combinaciones óptimas de hiperparámetros en el aprendizaje automático. Este método selecciona el hiperparámetro de mejor rendimiento predefiniendo un rango de valores candidatos para cada hiperparámetro, agotando todas las combinaciones de parámetros posibles, entrenando el modelo uno a uno y evaluando el rendimiento, y seleccionando finalmente el hiperparámetro de mejor rendimiento....

La búsqueda aleatoria (RS) es un método de optimización hiperparamétrica que encuentra la configuración óptima mediante el muestreo aleatorio de puntos candidatos en el espacio de parámetros.

El Aumento de Datos (DA) es un enfoque técnico para aumentar un conjunto de datos de entrenamiento mediante la creación artificial de nuevos datos.

El algoritmo Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado basado en el teorema de Bayes. "Naive Bayes" se basa en el teorema de Bayes y asume que las características son condicionalmente independientes entre sí. La simplificación de los supuestos reduce enormemente la complejidad computacional y hace que el algoritmo sea eficiente en aplicaciones prácticas.

K-Means Clustering (K-Means Clustering) es un algoritmo clásico de aprendizaje automático no supervisado. Se utiliza principalmente para dividir un conjunto de datos en K clusters disjuntos. El objetivo del algoritmo es asignar n puntos de datos a los K clústeres de forma que cada punto de datos pertenezca al clúster correspondiente a su centro de clúster más cercano.

La red neuronal directa (FNN) es el modelo básico y más utilizado de red neuronal artificial. Su característica principal es que las conexiones de la red no forman bucles ni vías de retroalimentación, y la información fluye de forma estrictamente unidireccional de la capa de entrada a la de salida a través de una...

K-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbours) son algoritmos de aprendizaje supervisado basados en instancias que pueden utilizarse para tareas de clasificación y regresión.

La red neuronal convolucional (CNN), una red neuronal artificial diseñada específicamente para procesar datos con una estructura reticular, ha destacado en el campo del análisis de imágenes y vídeos.

La validación cruzada es un método fundamental para evaluar la capacidad de generalización de un modelo en el aprendizaje automático. La idea básica es dividir los datos originales en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, y obtener estimaciones de rendimiento más fiables rotando el entrenamiento y la validación con diferentes subconjuntos de datos. Este enfoque simula ...

Random Forest (Bosque aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje integrado que realiza una tarea de aprendizaje automático construyendo múltiples árboles de decisión y combinando sus predicciones. El algoritmo se basa en la idea de agregación Bootstrap, en la que se extraen aleatoriamente múltiples subconjuntos de muestras del conjunto de datos original con putback para cada árbol....

La función de pérdida (LF) es un concepto fundamental en el aprendizaje automático y asume la importante tarea de cuantificar el error de predicción de un modelo. Esta función mide matemáticamente el grado de diferencia entre el valor predicho del modelo y el valor real, proporcionando una guía direccional clara para la optimización del modelo.

En el aprendizaje automático, un hiperparámetro es una opción de configuración que se preestablece manualmente antes de que comience el entrenamiento del modelo, en lugar de aprenderse a partir de los datos. Su función principal es controlar el propio proceso de aprendizaje, como si se establecieran unas reglas de funcionamiento para el algoritmo. Por ejemplo, el aprendizaje...

El árbol de decisión (DT) es un modelo predictivo en forma de árbol que simula el proceso humano de toma de decisiones, clasificando o prediciendo datos mediante una serie de reglas. Cada nodo interno representa una prueba de características, las ramas corresponden a los resultados de las pruebas y los nodos hoja almacenan la decisión final. Este algoritmo utiliza una estrategia de divide y vencerás...

El descenso de gradiente es el algoritmo de optimización básico para resolver el mínimo de una función. El algoritmo determina la dirección de descenso calculando el gradiente de la función (el vector formado por las derivadas parciales de cada una) y actualizando iterativamente los parámetros según la regla θ = θ - η - ∇J(θ).

La regresión logística es un método de aprendizaje estadístico utilizado para resolver problemas de clasificación binaria. El objetivo principal es predecir la probabilidad de que una muestra pertenezca a una categoría determinada en función de las características de entrada. El modelo asigna la salida lineal entre 0 y 1 combinando linealmente los valores propios mediante una función en forma de S....

La regularización es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la estadística para evitar el ajuste excesivo de los modelos. La regularización controla el grado de ajuste añadiendo un término de penalización a la función objetivo que está relacionado con la complejidad del modelo. Las formas más comunes son la regularización L1 y L2: la L1 produce soluciones dispersas y aplica...

Generative Adversarial Network (GAN) es un modelo de aprendizaje profundo, propuesto por Ian Goodfellow et al. en 2014. El marco implementa un modelo generativo entrenando dos redes neuronales entre sí....

La autoatención es un mecanismo clave en el aprendizaje profundo, originalmente propuesto y ampliamente utilizado en la arquitectura Transformer. La idea central es permitir que el modelo atienda simultáneamente a todas las posiciones de la secuencia de entrada y calcule cada posición...

El aprendizaje multitarea (MTL) no es un algoritmo aislado, sino un paradigma de aprendizaje automático inteligente.

El modelo de difusión es un modelo generativo diseñado específicamente para crear nuevas muestras de datos, como imágenes, audio o texto. El núcleo del modelo se inspira en el proceso de difusión en física, que simula la difusión natural de partículas desde una región de alta concentración a otra de baja concentración. En la máquina...

El ajuste fino de modelos (Fine-tuning) es una aplicación específica del aprendizaje por transferencia en el aprendizaje automático. El proceso central se basa en modelos de preentrenamiento, que utilizan conjuntos de datos a gran escala para aprender patrones genéricos y desarrollar amplias capacidades de extracción de características. A continuación, la fase de ajuste fino introduce conjuntos de datos de tareas específicas para ...

El mecanismo de atención (Attention Mechanism) es una técnica computacional que imita los procesos cognitivos humanos, aplicada inicialmente en el campo de la traducción automática y convertida posteriormente en una parte importante del aprendizaje profundo.

La arquitectura Transformer es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar tareas secuencia a secuencia, como la traducción automática o el resumen de textos. La principal innovación radica en basarse exclusivamente en el mecanismo de autoatención, evitando los bucles tradicionales o las estructuras convolucionales. Al permitir que el modelo procese todos los elementos de una secuencia en...

El modelo preentrenado (PTM) es una técnica fundamental y poderosa en inteligencia artificial, que representa modelos de aprendizaje automático preentrenados en conjuntos de datos a gran escala. Los modelos forman una amplia base de conocimientos procesando cantidades masivas de información y aprendiendo patrones y características genéricas de los datos....

Large Language Model (LLM) es un sistema de aprendizaje profundo entrenado en datos de texto masivos, con la arquitectura Transformer en su núcleo. El mecanismo de autoatención de esta arquitectura puede capturar eficazmente las dependencias a larga distancia en el lenguaje. El modelo de "gran ...

La memoria a largo plazo (LSTM) es una variante de red neuronal recurrente diseñada específicamente para procesar datos secuenciales. En el campo de la inteligencia artificial, los datos secuenciales se utilizan ampliamente en tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.

El aprendizaje federado (FL) es un enfoque innovador de aprendizaje automático, propuesto por primera vez por un equipo de investigadores de Google en 2016, que tiene como objetivo abordar los desafíos de la privacidad de los datos y la computación distribuida.

La red neuronal recurrente (RNN) es una arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales. Por datos secuenciales se entiende una colección de datos con orden temporal o dependencias, como textos lingüísticos, señales de voz o series temporales.

La red neuronal (NN) es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro biológico.

La equidad en la IA es el campo interdisciplinar que consiste en garantizar que los sistemas de IA traten a todos los individuos y grupos de personas de forma justa e imparcial a lo largo de todo el ciclo de vida de su diseño, desarrollo, despliegue y funcionamiento.

El metaaprendizaje, o aprender a aprender, es una rama importante del campo del aprendizaje automático que se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje capaces de adaptarse rápidamente a nuevas tareas.

La seguridad de la inteligencia artificial (seguridad de la IA) es el campo interdisciplinar de vanguardia que consiste en garantizar que los sistemas de IA, especialmente los que son cada vez más potentes y autónomos, actúen de forma fiable y predecible a lo largo de su ciclo de vida de acuerdo con las intenciones humanas, sin consecuencias perjudiciales.

El aprendizaje autosupervisado (SSL) es un paradigma de aprendizaje emergente en el campo del aprendizaje automático, en el que la idea central es generar automáticamente señales supervisadas a partir de datos no etiquetados y entrenar modelos para aprender representaciones útiles de los datos.

La Superinteligencia Artificial (SIA) es un sistema inteligente que supera la inteligencia humana, con capacidades que superan las de los humanos en todos los ámbitos, incluidos la cognición, la creatividad, la resolución de problemas y la toma de decisiones.

El aprendizaje por transferencia (TL) es una rama importante en el campo del aprendizaje automático, la idea central es aplicar el conocimiento aprendido de una tarea o dominio a otra tarea o dominio relacionado pero diferente.

La gobernanza de la IA es un marco integral que abarca la tecnología, la ética, el derecho y la sociedad y que orienta, gestiona y supervisa de forma eficaz todo el ciclo de vida de los sistemas de IA: desde el diseño, el desarrollo, la implantación y el uso final. El objetivo principal no es obstaculizar la innovación tecnológica, sino garantizar que el desarrollo y la aplicación de las tecnologías de IA comiencen...

El aprendizaje semisupervisado es una rama importante en el campo del aprendizaje automático, que utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar para entrenar conjuntamente un modelo con el fin de mejorar el efecto de aprendizaje y la capacidad de generalización.

El aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning, ULS) es una importante rama del aprendizaje automático que se centra en el procesamiento de conjuntos de datos que no están preetiquetados.

El aprendizaje por refuerzo es una rama importante del aprendizaje automático, centrada en permitir que las inteligencias aprendan de forma autónoma a tomar decisiones óptimas para maximizar las recompensas acumulativas a largo plazo mediante la interacción continua con su entorno.

El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más comunes y fundamentales del aprendizaje automático. La idea central es enseñar a un modelo informático a hacer predicciones o juicios utilizando un conjunto de datos existente con la "respuesta correcta".

El aprendizaje profundo (AD) es una rama del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales multicapa para aprender y representar patrones complejos en los datos.

La Ética de la Inteligencia Artificial (Ética de la IA) es un campo interdisciplinar que examina los principios éticos, los valores y las responsabilidades sociales que deben seguirse en el desarrollo, despliegue y uso de los sistemas de IA.

En la era del auge de la Inteligencia Artificial, las herramientas de IA han cambiado nuestras vidas y han sido de gran ayuda para la investigación académica y la redacción de trabajos. Con el fin de ayudar a los usuarios a trabajar y estudiar de manera más eficiente, esta compilación selecciona cuidadosamente y presenta 15 asistentes gratuitos de vanguardia para la redacción de trabajos académicos.

La Inteligencia Artificial Débil (IA Estrecha) es actualmente la forma dominante de desarrollo de tecnología de IA en nuestro mundo real. La IA débil está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica y bien definida con un nivel de inteligencia que puede superar al de los humanos en ese dominio concreto.

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama fundamental de las ciencias de la computación cuyo objetivo es construir sistemas teóricos y tecnológicos que puedan simular, ampliar e incluso superar la inteligencia humana, de modo que las máquinas tengan la capacidad de aprender, razonar, percibir y tomar decisiones que normalmente requieren la inteligencia humana para...

La Inteligencia Artificial General (AGI) son sistemas inteligentes que pueden comprender, aprender, razonar, adaptarse y crear como los humanos o incluso más allá de ellos en cualquier tarea cognitiva.

La IA explicable (XAI) es un conjunto global de conceptos, métodos, tecnologías y marcos de gobernanza.

Digital Twin (Gemelo Digital) es un sistema tecnológico para el modelado en espejo, la cartografía dinámica y la gestión del ciclo de vida completo de entidades físicas o sistemas complejos en un espacio digital virtual con gran precisión, alta fidelidad e interacción bidireccional en tiempo real.

Recientemente, Cursor, una herramienta de programación asistida por IA, publicó una lista de los modelos de IA preferidos por los desarrolladores, y los datos muestran que el modelo Sonnet de Claude 3.7 encabeza la lista. Estos datos oficiales reflejan sin duda la elección de una parte importante de los desarrolladores. Pero este...

ANTECEDENTES: OpenRouter y sus opciones de pago OpenRouter proporciona una plataforma integrada que permite a desarrolladores y usuarios acceder a múltiples modelos lingüísticos de gran tamaño de diferentes proveedores a través de una interfaz API unificada. Para los usuarios que deseen aprovechar estas capacidades avanzadas de IA...

OpenRouter, una plataforma que agrega las API de muchos de los grandes modelos lingüísticos más importantes del mundo, ha introducido recientemente cambios significativos en su política de uso gratuito y limitación de tarifas. La plataforma es conocida por su facilidad de uso, ya que proporciona una única clave API para llamar a API como DeepSeek, Qw...

ChatGPT es más que un simple asistente de diálogo, proporciona características más avanzadas para ayudar a los usuarios a manejar sistemáticamente las tareas repetitivas y proyectos. En este artículo, presentaremos Proyectos y GPTs (GPTs personalizados) en ChatGPT...

Introducción general cursor-shadow-patch es una herramienta de código abierto diseñada específicamente para el editor Cursor versión 0.47.x. Se puede utilizar para modificar el ID de máquina del software. Modifica el código máquina del software (machine ID) para ayudar a los usuarios a resolver las limitaciones de identificación de dispositivos...

Dify es un motor y plataforma de desarrollo para aplicaciones de IA. Si necesita desarrollar una aplicación de IA a nivel empresarial, o una aplicación de cuerpo inteligente, generalmente tiene las siguientes opciones: - Escribir a mano todo el código e interactuar con interfaces API de varios grandes proveedores de modelos por sí mismo. - Utilizar ciertos...

La plataforma MGX es un producto desarrollado y lanzado por DeepWisdom. Para entender MGX, tenemos que entender la empresa que hay detrás, DeepWisdom. DeepWisdom es...

¿Qué es el protocolo MCP y por qué es importante? En el campo de la Inteligencia Artificial (IA) han proliferado herramientas innovadoras como los chatbots, los Entornos de Desarrollo Integrado (IDE), los asistentes inteligentes de IA y los generadores de código, por nombrar algunos. Estas herramientas son cada vez más potentes, y los desarrolladores buscan...

Las inteligencias de tareas de propósito general, como Manus, están diseñadas para imitar las capacidades humanas de resolución de problemas mediante la comprensión de la intención del usuario, la deconstrucción de tareas complejas y el trabajo en colaboración para lograr objetivos.

P: Frente a las muchas herramientas de IA que existen en el mercado, Dify, FastGPT y RAGFlow son tres herramientas que han atraído mucha atención, ¿cuáles son las características y ventajas de cada una de ellas? ¿Cuáles son las características y ventajas de cada una de ellas? ¿Cómo debemos elegirlas en función de nuestras propias necesidades en aplicaciones prácticas? Respuesta: Dify...

La aparición del Agente de IA Manus refleja varias tendencias importantes en el desarrollo de la IA: Se pone de relieve el valor práctico del Agente de IA: Manus demuestra directamente el valor práctico de la tecnología de IA en la capacidad de "Constructor", de modo que los usuarios sienten intuitivamente...

Entre los aspectos técnicos más destacados del agente de inteligencia artificial Manus se incluyen los siguientes: Sólido soporte de modelos: Manus se basa en dos modelos lingüísticos líderes a gran escala, Claude y Qwen, con...

Manus es un agente de inteligencia artificial creado por un equipo chino, y ha sido aclamado como la primera IA de "trabajo real". Manus debe su nombre al lema latino del MIT, "Mens et Manus", que significa "El conocimiento se une a la práctica". "Manus Con...

Diga adiós al dilema de la selección de clientes de grandes modelos: un análisis comparativo de Cherry Studio, Chatbox y AnythingLLM En la era de 2025, de rápido avance de la tecnología de IA, los grandes modelos se han infiltrado en todos los sectores, convirtiéndose en un motor de innovación y mejorando...

Manus es una plataforma de inteligencia artificial de uso general creada por el equipo de Monica. Manus está en todas las noticias esta mañana. Todo el mundo entiende de inteligencias, así que ¿por qué Manus es "universal"? ¿Por qué Manus tiene tantos seguidores? Universal significa que puede hacer cualquier cosa...

Manus se abre a las pruebas beta el 6 de marzo de 2025, y actualmente está invitando a Vloggers a probarlo en algunos grupos principales y en Twitter. La forma más directa es entrar en la página oficial de Manus, registrarse y solicitar las pruebas internas: al mismo tiempo se puede rellenar en la interfaz el código de invitación, que actualmente es difícil de conseguir. La segunda forma...

Las mejores herramientas de IA recomendadas en China Las mejores herramientas de IA en China ¿Ha oído hablar a menudo de las "herramientas de IA", pero no sabe cuáles funcionan realmente bien? ¡No se asuste! ¡Hoy en día para darle una ola de herramientas de IA súper prácticos nacionales, fáciles de operar, de gran alcance, especialmente adecuado para principiantes y estudiantes del partido! Desde la redacción, p...

En los últimos años han surgido en China muchos productos de IA muy conocidos, que han demostrado grandes capacidades en diversos campos. Según la función del producto, podemos dividirlos a grandes rasgos en las siguientes categorías: I. Creación de textos y contenidos: Baidu - Wenxin Yiyin: un producto de IA especializado en la generación de textos largos....

Trae se divide en versiones nacionales y extranjeras, que corresponden a diferentes empresas operadoras y sitios web. Cuando utilice Trae en el extranjero, en China, se enfrentará al problema de no poder iniciar sesión o hablar con la herramienta debido a la congestión de la red, por lo que sólo tiene que activar la herramienta de la ciencia a nivel mundial. Para aquellos que no quieran utilizar la "ciencia" pero quieran seguir utilizando T...

Gestión de la información fiscal de Google AdSense: Cómo solicitar un certificado de residencia fiscal/identificación de residente fiscal chino Una guía completa sobre cómo solicitar una identificación de residente fiscal chino para Google AdSense y otros escenarios de ingresos multinacionales. Más información sobre la residencia fiscal...

Con la herramienta de clonación web AI, puede tomar una página web y reproducirla, exactamente en código, ¡en 30 segundos! La llegada de las herramientas de clonación web AI marca un avance significativo en el campo del desarrollo y diseño web. Estas herramientas utilizan tecnología de inteligencia artificial para convertir de forma rápida y precisa páginas web existentes en código editable...

La función principal del software DeepSeek AI El software DeepSeek AI es una herramienta de productividad inteligente orientada a múltiples escenarios basada en la tecnología de procesamiento de lenguaje natural de aprendizaje profundo, que puede interpretarse como "asistente de trabajo inteligente que puede pensar". A diferencia del software tradicional con un modelo de función fija,...

Portal del sitio oficial de DeepSeek AI Para acceder a los recursos oficiales de DeepSeek, dispone de los dos sitios principales siguientes para satisfacer diferentes necesidades: 1. Portal del sitio principal (portal de empresa) URL: https://www.deepseek.com Content...

Conocimiento básico y preparación de las funciones Chatbox La función Chatbox proporcionada por la plataforma DeepSeek es esencialmente un sistema de llamada de interfaz API, y el usuario necesita interactuar con el modelo por medio de la API. Es necesario realizar un trabajo de preparación antes de crear un chatbot: Despliegue local de Oll...

Con la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) avanzando a un ritmo vertiginoso, OpenAI sigue introduciendo más iteraciones del modelo ChatGPT, ofreciendo a los usuarios herramientas más potentes entre las que elegir, como GPT-4o, GPT-4o Mini, o1 y o3-mini ...

ChatGPT (desarrollado por OpenAI) y DeepSeek (desarrollado por China DeepSeek), como los dos modelos lingüísticos dominantes, existen diferencias significativas en la arquitectura técnica, los escenarios de aplicación, el soporte lingüístico, etc. A continuación se resumen las áreas principales: En primer lugar, la arquitectura del modelo y la lógica de entrenamiento ...

Tres formas de acceder al sitio web oficial de DeepSeek Chat A continuación se indican los canales de acceso oficial disponibles actualmente y las directrices de funcionamiento detalladas: Forma 1: Visite directamente el nombre de dominio principal Introduzca la dirección oficial en la barra de direcciones de su navegador: https://chat.deepseek.cn Build...

En primer lugar, el análisis completo del proceso de despliegue local de DeepSeek Despliegue personal de gama alta: DeepSeek R1 671B Tutorial de despliegue local: basado en Ollama y cuantificación dinámica El despliegue local debe realizarse en tres etapas: preparación del hardware, configuración del entorno y carga del modelo. Se recomienda seleccionar ...

En primer lugar, el principio básico de la función de generación de informes de DeepSeek La función de generación de informes de IA de DeepSeek se basa en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la tecnología de aprendizaje automático, y mediante el análisis de las fuentes de datos y los requisitos de instrucciones proporcionados por el usuario, completa automáticamente las tres funciones básicas principales de integración de información, análisis de datos, generación de texto...

Diferencias de capacidad profesional en verticales Tomando como ejemplo el sector financiero, el modelo DeepSeek-Math demuestra una clara ventaja en tareas de derivación matemática. Los datos de las pruebas muestran que, cuando se trata de problemas profesionales que incluyen el cálculo de tipos de interés compuestos, la optimización de carteras, etc., la precisión de las respuestas de DeepSeek es superior a la del modelo de propósito general....

El principio básico de la generación de letras de DeepSeek AI Captura la ley de creación musical a través de modelos lingüísticos preformados, y el proceso de generación incluye tres etapas clave: Reconocimiento de estilos: Según las palabras clave de "estilo chino" y "pop-rock" introducidas por el usuario, se coteja automáticamente el corpus correspondiente (por ejemplo, analizando...

DeepSeek lleva más de un mes sin parar. El sitio web oficial sigue teniendo un servidor ocupado, y el canal de recarga de la API suspendido sigue abierto. Durante este tiempo, el entusiasmo por el despliegue local y el despliegue en la nube sigue siendo alto, y han surgido varios sitios web que acceden a DeepSeek. Además de las conocidas grandes...

1, DeepSeek Puntos fuertes: Razonamiento lógico y generación de código: rendimiento sobresaliente en resolución de problemas matemáticos, generación de código y otras tareas que requieren razonamiento lógico, adecuado para desarrolladores y escenarios de investigación académica. Bajo coste y código abierto: al optimizar la estructura del modelo y los costes de formación, DeepSeek proporciona...

Introducción completa Stirling-PDF es una potente herramienta de código abierto , centrada en el procesamiento de archivos PDF localizados . Se implementa en el propio dispositivo del usuario a través de Docker y proporciona un rico conjunto de funciones de manipulación de PDF, incluyendo fusión, división, conversión, compresión, adición de marcas de agua, etc. Ya sea ...

Impulsada por la ola tecnológica de la Inteligencia Artificial, la tecnología del Agente AI (cuerpo inteligente) se está desarrollando a una velocidad sin precedentes y penetrando gradualmente en diversas industrias. Ante la infinidad de plataformas y marcos tecnológicos de agentes de IA que existen en el mercado, tanto los expertos técnicos como los novatos del sector pueden enfrentarse a...

Education & Learning English Speaking Prompt: Genere un artículo sobre [tema] acerca de cómo aprender a hablar inglés, con consejos prácticos sobre cómo mejorar su inglés hablado, en un estilo que sea práctico y fácil de entender, adecuado para el público en general, con un enfoque en las formas de practicar la expresión oral. Habilidades de programación Prompt: Generar un artículo sobre [Tema...

DeepSeek es una empresa china de alto perfil especializada en el desarrollo y la aplicación de la Inteligencia Artificial General (AGI) en el espacio tecnológico de la IA. La actividad principal de DeepSeek gira en torno a los grandes modelos y se esfuerza por lograr avances a la vanguardia de la innovación en tecnología de IA. Dee...

I. Introducción Deepseek R1 es un gran modelo de lenguaje de propósito general y alto rendimiento que soporta razonamiento complejo, procesamiento multimodal y generación de documentos técnicos. Este manual proporciona una guía completa de despliegue local para equipos técnicos, que cubre la configuración de hardware, la adaptación del chip doméstico, el esquema de cuantificación, el esquema heterogéneo, la alternativa de nube...

DeepSeek como AI gran modelo de sesión de la corriente superior, salió de la nada, obligando a la GPT-5 y Baidu Wenxin Yiyin han bajado la cabeza de forma gratuita. Hay más de 100 plataformas en línea DeepSeek, pero no cada uno de ellos es fácil de usar. Muchas plataformas tienen varios problemas fatales: ...

Paso 1: Instala la "herramienta mágica" Ollama 🚀 (ordenadores Windows ¡mira aquí!) ¿Qué es Ollama? 🤔 De nuevo, Ollama es una "herramienta mágica" que facilita la ejecución de todo tipo de modelos de IA impresionantes, como el que estamos usando hoy....

Ejecutando DeepSeek-R1 con una tarjeta gráfica RTX 4090, se recomienda dar prioridad a la versión completa 671B de la cuantificación Q4_K_M, seguida de la versión cuantificada 14B o 32B, siempre que se apoye en KTransformers, y si es un coñazo aprenderla, puedes elegir la versión Unsl...

A. ¿Está 360 conectada a DeepSeek? La respuesta es sí. 360 Group anunció en enero de 2025 que proporcionaría protección de seguridad de red a DeepSeek de forma gratuita, y abrió una línea privada de alta velocidad de DeepSeek en su producto "Nano AI Search". La línea privada está...

I. Posicionamiento central de la relación Según la información pública, 360 y DeepSeek no han establecido una relación de capital directa ni una cooperación empresarial tradicional, pero existe una asociación indirecta de sinergia técnica y apoyo estratégico. Por ejemplo, la Nano AI Search APP de 360 integra DeepSeek-R...

Sí, "Nano AI Search" de 360 tiene una versión para PC, ¡y puedes usar la versión completa de DeepSeek-R1 gratis! 1. El cliente oficial para PC ya está en línea Según el comunicado oficial de 360, la versión de escritorio para Windows del cliente "Nano AI" lanzada el 11 de febrero de 2025 ...

360 DeepSeek y la versión original de la diferencia Aquí desde el posicionamiento funcional, el rendimiento real, las diferencias técnicas entre las tres perspectivas para ayudarle a resolver la diferencia, después de saber cómo elegir 👇 En primer lugar, el posicionamiento funcional de los diferentes DeepSeek original: dividido en dos "cerebro" modelo de trabajo V3 (por defecto): como ...

En primer lugar, la entrada oficial y descargar 360 Nano Search App (recomendado) Dirección de descarga: buscar "Nano Search" en la tienda de aplicaciones o visite Nano AI Search. Descripción de la función: Integrado DeepSeek-R1-360 línea dedicada de alta velocidad, tiempo de respuesta rápido y libre. Apoyo a la conmutación de otros ...

Despliegue local del modelo DeepSeek Análisis de los requisitos de hardware Análisis de los principales elementos de hardware Los requisitos de hardware para el despliegue del modelo dependen principalmente de tres dimensiones: Magnitud del parámetro: 7B/67B y otros modelos de diferentes tamaños varían enormemente en cuanto a los requisitos de memoria de vídeo, siendo el mayor DeepSeek R1 671B...