DeepSeek-V3

本教程将深入探讨如何利用 Agentic AI（智能体 AI）框架，结合 n1n.ai 提供的强大模型接口，实现开源项目文档、测试和代码质量的全面自动化。我们将以 CrewAI 为例，展示如何构建一个自动化的“代码库美化工具”。

深入探讨如何在 PyTorch 中通过梯度累积 (Gradient Accumulation) 和分布式数据并行 (DDP) 优化显存使用并扩展 LLM 训练规模。

深入探讨 Agentic Engineering（代理工程）模式，解析如何利用反思、工具调用和多智能体协作构建可靠的 AI Agent，并结合高速 LLM API 实现落地。

Anthropic 近日公开指控 DeepSeek、MiniMax 及月之暗面（Moonshot AI）利用其 Claude 3.5 Sonnet 模型进行大规模数据抓取与非授权的知识蒸馏，涉及 1600 万次交互。

微软游戏部门领导层明确了对 AI 的立场，强调质量重于数量。了解开发者如何通过 n1n.ai 提供的性能卓越的 LLM 构建有意义的游戏体验，避免 “AI 废料” 的产生。

深入分析 DeepSeek-V3 及开源运动如何重塑 AI 行业，探讨从闭源垄断向高效率、高性价比的 AI+ 集成转型的技术路径与实战指南。

AI 搜索领军者 Perplexity AI 正在调整其商业版图，从最初设想的广告变现模式转向更具潜力的企业级订阅与 API 服务。这一转变揭示了生成式 AI 商业化的核心矛盾与未来趋势。

谷歌云副总裁警告称，随着基础模型厂商功能的不断扩张和利润空间的压缩，单纯的 LLM 套壳工具和通用型 AI 聚合器正面临生存危机。

深入探讨 AI 模型训练中的多 GPU 通信机制，涵盖 PCIe、NVLink、NCCL 以及支持 DeepSeek-V3 等大模型运行的底层硬件架构。

本文详细介绍了如何将多智能体（Multi-Agent）架构统一升级至 Claude Opus 4，包括基于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 的回退机制设计、会话管理优化以及 Docker 容器化部署的最佳实践。

本文总结了 100 多个生产级 RAG 部署的实战经验，涵盖混合检索、高级分块策略、评估框架以及针对特定领域的 RAG 优化方案。

2026 年大型语言模型 (LLM) 架构深度指南，涵盖 Transformer 基础、RLVR 推理革命、混合专家模型 (MoE) 以及如何根据业务需求选择最佳架构。