【深度探索，智能启航】 本篇为您带来DeepSeek资源汇总和人工智能教程合集，助您在人工智能领域深耕细作。
DeepSeek资源汇总
- 性价比之选：DeepSeek系列大模型以其高性价比著称，推理成本仅为Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。
- 架构创新：采用MLA架构，显存占用降低至MHA架构的5%-13%，DeepSeekMoESparse结构极致降低计算量。
- 开源共享：DeepSeek模型全部开源，包括通用大模型DeepSeek LLM、MoE模型DeepSeek MoE、DeepSeek V2等，方便用户二次开发和优化。
- 性能强劲：DeepSeek-V2包含236B总参数，支持128K tokens的上下文长度，性能与GPT-4 Turbo相当。
人工智能教程合集
- 入门基础：涵盖数学知识、编程知识，如《Deep Learning》等书籍中的数学概念，Python编程等。
- 四大入门教程：推荐Stanford’s CS231n、Neural networks and deep learning等课程，助您快速入门。
- 实战案例：提供实战案例和行业动态，让您紧跟AI行业步伐。
- 竞赛资源：汇总AI竞赛信息、竞赛方案，助力您在竞赛中脱颖而出。
这份资源汇总和教程合集，旨在为您提供全面的人工智能学习路径，助力您在AI领域不断探索，开启智能科技之门。
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