AIアンサー

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于系统化寻找最优超参数组合的自动化方法。这种方法通过预先定义每个超参数的候选值范围，穷举所有可能的参数组合，逐一训练模型并评估性能，最终选择表现最佳的超...

随机搜索（Random Search）是一种超参数优化方法，通过在参数空间中随机采样候选点来寻找最优配置。

数据增强（Data Augmentation）是通过人工创造新数据来扩充训练数据集的技术方法。

ナイーブベイズ・アルゴリズムは、ベイズの定理に基づく教師あり学習アルゴリズムである。「ナイーブベイズはベイズの定理に基づいており、特徴は互いに条件付きで独立であると仮定している。この仮定を単純化することで、計算の複雑さが大幅に軽減され、実用的なアプリケーションにおいて効率的なアルゴリズムとなる。

K-Meansクラスタリング（K-Means Clustering）は、古典的な教師なし機械学習アルゴリズムである。主にデータ集合をK個の不連続なクラスターに分割するために使用される。このアルゴリズムの目的は、各データ点が最も近いクラスタ中心に対応するクラスタに属するように、n個のデータ点をK個のクラスタに割り当てることである。

フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク（FNN）は、人工ニューラルネットワークの基本的なモデルであり、広く使われている。ネットワークの接続はループやフィードバック経路を形成せず、情報は入力層から出力層へと厳密に一方向に流れる。

K-最近傍（K-Nearest Neighbors）は、分類や回帰タスクに使用できるインスタンスベースの教師あり学習アルゴリズムである。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、格子構造を持つデータを処理するために特別に設計された人工ニューラルネットワークであり、画像や映像解析の分野で優れている。

クロスバリデーションは、機械学習におけるモデルの汎化能力を評価するための中核的な手法である。基本的な考え方は、元のデータを訓練セットとテストセットに分割し、訓練と検証を異なるデータ部分集合でローテーションすることで、より信頼性の高い性能推定値を得ることである。このアプローチでは、...

ランダムフォレスト（Random Forest）は、複数の決定木を構築し、それらの予測値を組み合わせることで機械学習タスクを実行する統合学習アルゴリズムである。このアルゴリズムは、ブートストラップ集計の考えに基づいており、元のデータセットから複数のサンプルのサブセットをランダムに抽出し、各ツリーに対してプットバックを行う...

損失関数(LF)は機械学習の中核をなす概念であり、モデルの予測誤差を定量化するという重要な役割を担っている。この関数は、モデルの予測値と真の値との差の程度を数学的に測定し、モデルの最適化のための明確な方向性を提供する。

機械学習において、ハイパーパラメータとは、データから学習するのではなく、モデルの学習を開始する前に手動でプリセットされる設定オプションのことである。中心的な役割は、アルゴリズムの動作ルールを設定するように、学習プロセス自体を制御することである。例えば、学習...

決定木（DT）は、人間の意思決定プロセスをシミュレートするツリー型の予測モデルであり、一連のルールによってデータを分類または予測する。各内部ノードは特徴テストを表し、枝はテスト結果に対応し、葉ノードは最終決定を格納する。このアルゴリズムは分割統治戦略を用いる...

勾配降下は、関数の最小値を解くための中心的な最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、関数の勾配（それぞれの偏導関数からなるベクトル）を計算し、θ = θ - η - ∇J(θ)の規則に従ってパラメータを繰り返し更新することにより、降下の方向を決定します。

ロジスティック回帰は、バイナリ分類問題を解くのに使われる統計的学習手法である。中心的な目的は、入力特徴に基づいてサンプルが特定のカテゴリに属する確率を予測することである。このモデルは、S字関数を用いて固有値を線形結合することにより、線形出力を0と1の間にマッピングする...

正則化は、モデルのオーバーフィッティングを防ぐための、機械学習や統計学における中核的な手法である。正則化は、モデルの複雑さに関連するペナルティ項を目的関数に追加することで、フィッティングの度合いを制御する。一般的な正則化にはL1正則化とL2正則化があり、L1正則化はスパース解を生成し、...

Generative Adversarial Network（GAN）は、2014年にIan Goodfellowらによって提案されたディープラーニングモデルである。このフレームワークは、2つのニューラルネットワークを互いに学習させることで生成モデルを実装する...

自己アテンションは、ディープラーニングにおける重要なメカニズムであり、元々はTransformerアーキテクチャで提案され、広く使われている。コアとなるアイデアは、モデルが入力シーケンス内のすべての位置に同時にアテンションし、各位置を...

マルチタスク学習（MTL）は孤立したアルゴリズムではなく、インテリジェントな機械学習パラダイムである。

拡散モデルは、画像、音声、テキストなどの新しいデータサンプルを作成するために特別に設計された生成モデルです。このモデルの中核は、物理学における拡散のプロセスにインスパイアされており、高濃度の領域から低濃度の領域への粒子の自然な拡散をシミュレートする。マシンでは...

モデルの微調整（Fine-tuning）は、機械学習における転移学習の具体的な実装である。中核となるプロセスは事前学習モデルに基づいており、大規模なデータセットを用いて一般的なパターンを学習し、広範な特徴抽出能力を開発する。ファインチューニングの段階では、次にタスクに特化したデータセットを導入し、...

注意メカニズム（Attention Mechanism）は、人間の認知プロセスを模倣する計算技術で、当初は機械翻訳の分野で応用され、後にディープラーニングの重要な一部となった。

Transformerアーキテクチャは、機械翻訳やテキスト要約のようなシーケンス間のタスクを処理するために設計された深層学習モデルである。コアとなる革新的な点は、従来のループや畳み込み構造を排除し、自己注意メカニズムのみに依存する点にある。モデルがシーケンスの全ての要素を並列に処理できるようにすることで、大規模な...

事前学習済みモデル（PTM）は、人工知能における基本的かつ強力な手法であり、大規模なデータセットで事前学習された機械学習モデルを表す。モデルは大量の情報を処理し、データから一般的なパターンや特徴を学習することで、幅広い知識ベースを形成する。

大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）は、Transformerアーキテクチャを中核とし、膨大なテキストデータに対して学習されたディープラーニングシステムである。このアーキテクチャの自己アテンションメカニズムは、言語の長距離依存関係を効果的に捉えることができる。このモデルの「ラージ...

ロング・ショート・ターム・メモリー（LSTM）は、シーケンスデータを処理するために特別に設計されたリカレント・ニューラル・ネットワークの変種である。人工知能の分野では、シーケンスデータは時系列予測、自然言語処理、音声認識などのタスクで広く使用されている。

Federated Learning（FL）は、2016年にグーグルの研究者チームによって初めて提案された革新的な機械学習アプローチで、データプライバシーと分散コンピューティングの課題に対処することを目的としている。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、逐次データを処理するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャである。逐次データとは、言語テキスト、音声信号、時系列など、時間的順序や依存関係を持つデータの集まりを指す。

ニューラルネットワーク（NN）は、生物学的な脳におけるニューロンの働き方にヒントを得た計算モデルである。

AIの公平性とは、AIシステムが、その設計、開発、配備、運用のライフサイクルを通じて、すべての個人や集団を公平かつ不偏の態度で扱うことを保証する学際的な分野である。

メタ学習（学習方法の学習）は、機械学習分野の重要な一分野であり、新しいタスクに素早く適応できる学習アルゴリズムの開発に焦点を当てている。

人工知能の安全性（AI Safety）とは、AIシステム、特にますます強力になり自律的に動作するAIシステムが、そのライフサイクルを通じて、有害な結果を招くことなく、人間の意図に従って確実かつ予測可能に動作することを保証する最先端の学際的分野である。

自己教師あり学習（SSL）は、機械学習分野における新たな学習パラダイムであり、その中核となる考え方は、ラベル付けされていないデータから教師あり信号を自動的に生成し、モデルを訓練してデータの有用な表現を学習することである。

人工超知能（ASI）とは、認知、創造性、問題解決、意思決定などあらゆる領域で人間を凌駕する能力を持ち、人間の知能を凌駕する知的システムである。

転移学習（Transfer Learning：TL）は、機械学習の分野における重要な一分野であり、その中核となる考え方は、あるタスクやドメインから学んだ知識を、関連はするが異なる別のタスクやドメインに適用することである。

AIガバナンスとは、技術、倫理、法律、社会を網羅する包括的な枠組みであり、AIシステムの設計から開発、導入、最終利用までのライフサイクル全体を効果的に指導、管理、監督するものである。中心的な目標は、技術革新を妨げることではなく、AI技術の開発と応用が確実に始まるようにすることである。

半教師付き学習は機械学習の分野で重要な分野であり、学習効果と汎化能力を向上させるために、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いてモデルを共学習させる。

教師なし学習（ULS）は、事前にラベル付けされていないデータセットの処理に焦点を当てた機械学習の重要な一分野である。

強化学習は機械学習の重要な一分野であり、インテリジェンスが環境との継続的な相互作用を通じて、長期的な累積報酬を最大化するために最適な決定を下す方法を自律的に学習できるようにすることに主眼が置かれている。

教師あり学習は、機械学習の最も一般的で基本的な手法のひとつであり、その核となる考え方は、「正解」のある既存のデータセットを使って、予測や判断を行う方法をコンピューターモデルに教えることである。

ディープラーニング（DL）は機械学習の一分野であり、データ中の複雑なパターンを学習し表現するための多層人工ニューラルネットワークの使用を中心としている。

人工知能倫理（AI Ethics）は、AIシステムの開発、展開、使用において従うべき倫理原則、価値観、社会的責任を検討する学際的な分野である。

人工知能ブームの時代、AIツールは私たちの生活を変え、学術研究や論文執筆を大いに助けてきた。ユーザーがより効率的に仕事や勉強ができるように、このまとめでは、最先端の無料のAI学術論文アシスタントを15個厳選して紹介する。

弱い人工知能（Narrow AI）は現在、現実世界におけるAI技術開発の主流である。弱いAIは、特定の、明確に定義されたタスクを、その特定の領域において人間を凌駕するかもしれない知能レベルで実行するように設計され、訓練される。

人工知能（AI）とは、人間の知能をシミュレートし、拡張し、さらにはそれを凌駕するような理論的・技術的システムを構築することを目的とするコンピューター科学の中核的な一分野である。

一般人工知能（AGI）とは、あらゆる認知タスクにおいて人間と同様、あるいはそれ以上に理解し、学習し、推論し、適応し、創造することができる知的システムのことである。

説明可能なAI（XAI）とは、包括的なコンセプト・メソッド・テクノロジーとガバナンス・フレームワークのセットである。

デジタル・ツイン（Digital Twin）は、高精度、高忠実度、リアルタイムの双方向インタラクションを備えた仮想デジタル空間において、物理的実体や複雑なシステムのミラーモデリング、ダイナミック・マッピング、フルライフサイクル管理を行うための技術システムである。

最近、AI支援プログラミングツールの『Cursor』が、開発者が好むAIモデルのリストを発表したが、そのデータによると、クロード3.7のソネット・モデルがリストのトップになっている。 この公式データは、間違いなく開発者のかなりの部分の選択を反映している。しかし、この...

背景：OpenRouterとその支払いオプション OpenRouterは、開発者とユーザーが統一されたAPIインターフェースを通じて、異なるプロバイダーから複数の大規模言語モデルにアクセスできる統合プラットフォームを提供する。これらの高度なAI機能を利用したいユーザーにとって...

世界有数の大規模言語モデルのAPIを集約したプラットフォームであるOpenRouterは、最近、無料利用ポリシーと料金制限を大幅に変更した。このプラットフォームは使いやすさで知られており、1つのAPIキーでDeepSeek、Qw...などのAPIを呼び出すことができる。

ChatGPTは単なる対話アシスタントではなく、ユーザーが反復的なタスクやプロジェクトを体系的に処理できるよう、より高度な機能を提供しています。今回はChatGPTのプロジェクトとGPT（カスタマイズGPT）を紹介します ...

概論 cursor-shadow-patchはCursorエディタバージョン0.47.x専用に設計されたオープンソースツールです。ソフトウェアのマシンコード(マシンID)を変更することで、...によるデバイス識別の制限を解決することができます。

DifyはAIアプリケーションのためのエンジンと開発プラットフォームです。 企業レベルのAIアプリケーションや知的ボディアプリケーションを開発する必要がある場合、一般的には次のような選択肢があります。 - 特定の...

MGXプラットフォームは、ディープウィズダム社が開発・発売した製品である。 MGXを理解するには、その背後にあるDeepWisdom社を理解する必要がある。 DeepWisdom社は...

MCPプロトコルとは何か、なぜ重要なのか？ 人工知能（AI）の分野では、チャットボット、統合開発環境（IDE）、AIインテリジェント・アシスタント、コード・ジェネレーターなど、革新的なツールが急増している。 これらのツールはますます強力になっており、開発者は...

Manusのような汎用タスク・インテリジェンスは、ユーザーの意図を理解し、複雑なタスクを分解し、目標を達成するために共同作業することで、人間の問題解決能力を模倣するように設計されている。

Q：多くのAIツールが販売されている中で、Dify、FastGPT、RAGFlowの3つが注目されていますが、それぞれの特徴や利点は何でしょうか？また、それぞれの特徴や利点は何でしょうか？ 実用上のニーズに応じて、どのように選択すべきでしょうか？ 回答：Dify...

マヌスAIエージェントの登場は、AIの発展におけるいくつかの重要な傾向を反映している。AIエージェントの実用的価値が強調されている：マヌスは、「ビルダー」という能力においてAI技術の実用的価値を直接的に示しており、ユーザーは直感的に...

ManusのAIエージェントの技術的なハイライトは以下の通りです。強力なモデルサポート：Manusは2つの主要な大規模言語モデル、ClaudeとQwenをベースにしており、エージェントを最適化するための追加的なポストトレーニングが施されています。

Manusは中国のチームによって開発されたAIエージェント製品で、初の "実働型 "AIとして評価されている。 ManusはMITのラテン語のモットーである "Mens et Manus"（知識と実践の融合）にちなんで命名された。「マヌス とは...

大型モデルの顧客選択のジレンマにサヨナラ：Cherry Studio、Chatbox、AnythingLLMを並べてレビュー AI技術が急速に進歩する2025年、大型モデルはあらゆる業界に浸透し、イノベーションの原動力となり、改善...

マヌスは、モニカのチームが構築した汎用AIインテリジェンス・プラットフォームである。マヌスは今朝のニュースで話題になっている。 誰もがインテリジェンスを理解しているのに、なぜマヌスは「万能」なのか？なぜマヌスに多くのフォロワーがいるのか？ユニバーサルとは、何でもできるという意味だ...

Manusは2025年3月6日にベータテストを開始し、現在一部のコアグループとツイッターでベータテストに参加するブロガーを募集している。 最も直接的な方法は、マヌス公式サイトに入り、登録し、内部テストに応募することだ。同時に、現在入手困難な招待コードをインターフェイスに入力することができる。 第二の方法は...

中国でおすすめのAIツール中国でおすすめのAIツール AIツール」ってよく聞くけど、どれが本当に使えるのかわからない？慌てないでください！本日は、操作が簡単でパワフルな、特に初心者や学生向けの国産超実用的AIツールをご紹介します！コピーライティングからプ...

中国では近年、多くの有名なAI製品が登場し、各分野で高い能力を発揮している。製品の機能によって、大まかに以下のカテゴリーに分けることができる。 I. テキストとコンテンツの作成：百度-文心易韻：長文生成に特化したAI製品。

Traeは国内版と海外版に分かれており、運営会社やサイトが異なる。中国でTraeを海外で使う場合、ネットワークの混雑でログインできない、通話できないという問題に直面するので、グローバルで「科学」ツールをオンにすればよい。 科学」は使いたくないけど、T...

Google AdSenseの税務情報管理：納税居住証明書/中国納税居住者証明書の申請方法 Google AdSenseやその他の多国籍所得シナリオのための中国納税居住者証明書の申請方法に関する包括的なガイドです。税務上の居住権について...

AIウェブクローニングツールを使えば、ウェブページを30秒で正確にコードで再現することができます！ AIウェブクローニングツールの登場は、ウェブ開発とデザインの分野における重要な進歩を意味する。これらのツールは、人工知能技術を使って、既存のウェブページを素早く正確に編集可能なコードに変換します...

DeepSeek AIソフトウェアのコア機能 DeepSeek AIソフトウェアは、ディープラーニング自然言語処理技術に基づくマルチシーン指向のインテリジェント生産性ツールであり、「考えることができるインテリジェントな作業アシスタント」と解釈することができます。従来の固定機能モデルのソフトウェアとは異なり、...

DeepSeek AI 公式サイトポータル DeepSeek の公式リソースへのアクセスには、ニーズに応じて以下の 2 つのコアサイトが用意されています： 1. メインサイトポータル（企業ポータル） URL：https://www.deepseek.com Content...

Chatbox機能の基本認識と準備 DeepSeekプラットフォームが提供するChatbox機能は、基本的にAPIインターフェース呼び出しシステムであり、ユーザーはAPIによってモデルと対話する必要があります。チャットボットを作成する前に準備作業を行う必要があるのは、Oll...のローカル展開です。

人工知能(AI)技術の急速な進歩に伴い、OpenAIはChatGPTモデルの更なる改良を続け、GPT-4o、GPT-4o Mini、o1、o3-miniなど、より強力なツールをユーザーに提供しています。

ChatGPT（OpenAIが開発）とDeepSeek（China DeepSeekが開発）は、2つの主流言語モデルとして、技術的なアーキテクチャ、アプリケーションシナリオ、言語サポートなどに大きな違いがあります。

DeepSeek Chatの公式ウェブサイトにアクセスする3つの方法 以下は、現在利用可能な公式アクセスチャネルと詳細な操作ガイドラインです： 方法1：メインドメイン名に直接アクセスする ブラウザのアドレスバーに公式アドレスを入力します： https://chat.deepseek.cn Build...

まず、DeepSeek のローカル展開の完全なプロセス分析 ハイエンドのパーソナル展開: DeepSeek R1 671B ローカル展開のチュートリアル: Ollama と動的定量化に基づく ローカル展開は、ハードウェアの準備、環境の構成、モデルのロードの 3 段階で実施する必要があります。ハードウェアの準備、環境の設定、およびモデルのロードです。

まず、DeepSeekのレポート生成機能のコア原理 DeepSeekのAIレポート生成機能は、自然言語処理（NLP）と機械学習技術に基づいており、ユーザーが提供したデータソースと指示要件を分析することにより、情報統合、データ分析、テキスト生成...の3つの主要なコア機能を自動的に完了します。

業種による専門能力の違い 金融業界を例にとると、DeepSeek-Mathモデルは数学的導出タスクにおいて明確な優位性を示している。テストデータによると、複利計算やポートフォリオの最適化などの専門的な問題を扱った場合、DeepSeekの解答精度は汎用モデルよりも高い...

ディープシークAI歌詞生成の核心原理は、事前に訓練された言語モデルを通じて音楽創造の法則を捕捉することであり、生成プロセスには次の3つの主要段階が含まれます。 スタイル認識：ユーザーによって入力された「中国スタイル」と「ポップロック」のキーワードに従って、対応するコーパスが自動的に照合されます（例えば、Jay Zhouの...

DeepSeekは1ヶ月以上継続的に炎上している。 公式ウェブサイトはいまだにサーバーが混み合っており、停止中のAPIリチャージ・チャンネルもオープンしたままだ。 この間、ローカル展開やクラウド展開への熱意は依然として高く、DeepSeekにアクセスするさまざまなウェブサイトが立ち上がっている。 お馴染みの大...

1、DeepSeekの強み：論理的推論とコード生成：数学的な問題解決やコード生成など、論理的推論を必要とするタスクにおいて卓越したパフォーマンスを発揮し、開発者や学術研究のシナリオに適しています。 低コストとオープンソース：モデル構造と学習コストを最適化することで、DeepSeekは費用対効果の高い...

包括的な紹介 Stirling-PDFは、ローカライズされたPDFファイル処理に特化した、強力なオープンソースツールです。Docker経由でユーザー自身のデバイス上にデプロイされ、結合、分割、変換、圧縮、透かしの追加など、豊富なPDF操作機能を提供します。どのような ...

人工知能技術の波に後押しされ、AIエージェント（知的身体）技術はかつてないスピードで発展し、様々な業界に徐々に浸透しつつある。AIエージェントのプラットフォームや技術フレームワークが無限に市場に出回る中、技術専門家も業界初心者も直面するかもしれない...。

教育・学習 英語スピーキング プロンプト: [トピック]に関する記事を作成してください。スピーキングを上達させるための実践的なヒントを、スピーキングの練習方法を中心に、一般の人に適した実用的でわかりやすいスタイルで書いてください。 プログラミングスキル プロンプト: [トピック...]に関する記事を作成する。

ディープシークは、AI技術分野における一般人工知能（AGI）の開発と応用を専門とする注目の中国企業である。 ディープシークの中核事業はビッグモデルを中心に展開し、AI技術革新の最前線でブレークスルーを起こそうと努力している。 ディ...

はじめに Deepseek R1 は、複雑な推論、マルチモーダル処理、および技術文書生成をサポートする、高性 能な汎用大規模言語モデルです。本書は、ハードウェア構成、国内チップの適応、定量的ソリューション、異種ソリューション、クラウドの代替......を網羅した、技術チーム向けの完全なローカル展開ガイドを提供します。

トップストリームのAIビッグモデルセッションとしてDeepSeekは、GPT-5と百度Wenxin Yiyinは自由のために頭を下げている強制的に、どこからともなく出てきた。オンラインDeepSeek 100以上のプラットフォームがありますが、それらのすべてが使いやすいではありません。多くのプラットフォームは、いくつかの致命的な問題を抱えている：...

ステップ1: "魔法のツール" Ollamaをインストールする 🚀 (Windowsコンピュータはこちらをご覧ください!) Ollamaとは？ 繰り返しますが、Ollamaは「魔法のツールキット」であり、今日私たちが取り組んでいるような、あらゆる種類の素晴らしいAIモデルを簡単に実行することができます...

RTX 4090グラフィックカードでDeepSeek-R1を実行する場合、Q4_K_M量子化の671Bフルブラッドバージョンを優先することが推奨され、KTransformersに依存する場合は14Bまたは32B量子化バージョンがそれに続く。

A. 360はDeepSeekとつながっているのか？ 答えはイエス。360グループは2025年1月、DeepSeekのネットワークセキュリティ保護を無償で提供すると発表し、自社製品「Nano AI Search」にDeepSeek高速専用回線を開設した。専用回線は...

I.関係の核心的位置付け 公開情報によると、360とディープシークは直接的な資本関係や伝統的な業務協力関係を構築していないが、技術的な相乗効果と戦略的支援という間接的な関係がある。例えば、360のナノAI検索APPはディープシーク-Rを統合している。

そう、360の「ナノAIサーチ」にはPC版があり、DeepSeek-R1完全版を無料で使うことができるのだ！ 1.公式PCクライアントがオンラインに 360の公式リリースによると、2025年2月11日にリリースされた「ナノAI」Windowsデスクトップ版クライアント ...

360DeepSeekと違いの元のバージョン ここでは、機能的な位置決めから、実際のパフォーマンス、あなたがどのように選択するかを知った後、違いを整理するために3つの視点の間の技術的な違いは、👇第一に、機能的な位置決めが異なっているDeepSeekの元のバージョン：V3モデル（デフォルト）を動作するように2つの "脳 "に分かれて：のような...

まず、公式入り口から360ナノ検索アプリをダウンロード（推奨）ダウンロードアドレス：アプリショップで「ナノ検索」を検索するか、ナノAI検索をご覧ください。 機能説明：統合DeepSeek-R1-360高速専用回線、高速応答時間と無料。 他回線の切り替えをサポート...

DeepSeekモデルのローカル展開 ハードウェア要件の分析 コアハードウェア要素の分析 モデルの展開に必要なハードウェア要件は、主に以下の3つの次元に依存します。 パラメータの大きさ：7B/67Bおよびその他の異なるサイズのモデルは、ビデオメモリ要件が大きく異なり、最大のDeepSeek R1 671Bは...

問題の核心はディープシークではない。ディープシークと他のビッグモデルの使用テクニックに違いはない。AIコマンドで多くの使用テクニックを学ぶことができる。ディープシーク特有のテクニックについては、DeepSeek-r1が推論モデルに属していることを知る必要がある...

I.インパクトと課題：実店舗のトラフィックと価格システムの再構築 基本的な相談の代替と価格の透明化 DeepSeekは、消費者が専門的な情報にアクセスするための敷居を下げることで、実店舗における価値の低いトラフィックの喪失を加速させる可能性がある。例えば、医薬品の小売分野では、消費者はAIアシスタントを利用して迅速にアクセスすることができる。

RAGシステムを構築する際、適切なエンベデッド・モデルを選択することは極めて重要なステップである。以下は、エンベデッド・モデルを選択する際に考慮すべき私の重要な要素と提案である。

DeepSeek Practical Integration Projectは、DeepSeekのビッグモデルエコシステムから生まれた優れた統合ツールとアプリケーションをリストアップし、ユーザがDeepSeekの強力な機能を迅速に理解して使用できるようにすることを目的としています。DeepSeek Open Platformを通じて、開発者はAP...