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DeepSeek 的 DSA 机制

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DeepSeek 的 DSA 机制一、什么是 DSA（DeepSeek Sparse Attention）机制通俗版 DSA 是 DeepSeek 在其模型 V3.2-Exp 中引入的一种稀疏注意力机制。它目的在于减少处理长文本时的计算量和内存消耗，同时尽量保持原模型的性能。也就是说，不再对所有

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通用 AI Agent（智能体）的完整框架一、整体结构总览（框架图） ┌────────────────────────────────────────────┐ │ 用户接口层 │ │（输入指令 / 提供上下文 / 接收结果）

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Cherry Studio API 调用指南（本地部署版） Cherry Studio 提供了一个兼容 OpenAI 标准的本地 API 接口。你可以用 requests 或任何 OpenAI 客户端来调用它。调用流程和 OpenAI 几乎一致，只是地址和模型名称不同。 1. 启动和基础信息本地服

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AI CLI 工具概念介绍 1. 什么是 AI CLI 工具 AI CLI 工具，就是一个在命令行里使用 AI 功能的小程序。它把 AI 模型的能力（比如对话、写代码、翻译、生成文本）封装成命令行命令，你只需要输入一行指令，就能得到结果。可以理解为：普通 CLI 工具：帮你管理文件、安装依赖

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AI 的底层算法/模型架构一、神经网络基本架构这些是最早的深度学习基石：感知机 (Perceptron)：最简单的神经元模型，只能做线性分类。多层感知机 (MLP / Feedforward Neural Network)：堆叠多层感知机，可以逼近任意函数。

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避免 AI 错误固化的提问技巧一、避免直接引用错误内容不要在问题中反复提到它刚才的错误结论。原因：AI 会把你引用的内容当成“事实”强化记忆，导致推理继续基于错误。替代：换用更抽象或重新描述的方式重提问题。 ❌ “你刚才说法国首都是柏林，这不对，重新查。” ✅ “法国的首都在哪？请基于最新资

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入门 RAG（检索增强生成）可以按照以下步骤进行： 1. 理解 RAG 的基本概念 RAG 是结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的方法，提升大语言模型的准确性和知识覆盖度。其核心思想是：先从外部知识库中检索相关信息，再将检索结果与输入结合，最后用生成式模型回答问题