什么是大语言模型 LLM 蒸馏？
LLM蒸馏是将大模型（教师）通过概率分布输出的知识迁移至小模型（学生）的技术，由Hinton团队2015年提出。它能在大幅压缩参数量与资源占用的同时，保留97%左右的性能，如DistilBERT体积降40%、速度升60%。DeepSeek R1已推出1.5B–70B多档蒸馏版，支持低配设备本地部署。
DeepSeek R1 是如何炼成的
DeepSeek R1 经历V1至R1 Zero四阶段迭代，融合强化学习与监督微调，采用MoE架构提升效率；仅用2048块H800 GPU即逼近OpenAI顶级模型性能，显著降低训练与推理成本，推动高效透明AI推理落地。
一键复用创作风格：Frames 让 AI 绘画也能有自己的 “专属滤镜”
Runway 新推出的 Frames 模型支持“一键复用创作风格”，用户可预设或自定义样式模板，聚焦色调、光线、纹理等通用风格要素，或为特定场景详述效果，避免重复输入提示词，显著提升 AI 绘画效率与风格一致性。
最通俗易懂的 DeepSeek 核心技术介绍
DeepSeek 用“自言自语”式思维链提升推理准确性，以类婴儿试错的纯强化学习优化策略，并将6710亿参数大模型能力蒸馏至7B小模型——在数学、编程等任务上媲美甚至超越OpenAI o1，让高性能AI真正落地普通设备。
如何通过 DeepSeek 构建各种超级 AI 工具
技术达人Julian Goldie演示如何用DeepSeek搭配Make.com、Ollama、Bolt.diy等免费工具，构建自动化SEO工作流：从Google表格取关键词，经DeepSeek生成优化内容，自动发布至WordPress，全程零API费用，适合想快速落地AI应用的开发者和运营人员。
如何用 Ollama + DeepSeek 打造本地运行的网页研究助手
Lance Martin 开源了一个本地运行的网页研究助手，基于 Ollama 与 DeepSeek，无需 API。它自动提取关键词、调用 Tavily 搜索、总结内容，并迭代补全知识缺口，最终生成带引用的 Markdown 报告，支持任意 Ollama 模型。
两小时快速实现 DeepSeek 克隆 Perplexity
AI 工程师 Riley Brown 用两小时基于 DeepSeek Reasoner 零代码构建出 Perplexity 克隆版 YapSearch，支持联网搜索、多源分析、可视化推理与答案溯源，并已集成至其内容创作工具链，实现语音转录、资料整合与草稿生成，项目开源。
低成本颠覆者：DeepSeek 如何挑战 OpenAI 的霸主地位？
DeepSeek以不足600万美元成本训练出高性能模型，采用H800芯片、模型蒸馏与开源策略，定价仅为OpenAI的约1/30，主打中小开发者市场；虽在复杂推理、响应速度、多模态及生态上暂处下风，但其低成本颠覆路径已引发全球关注。
如何使用 Runway 绘画模型 Frames
Runway 新推 AI 绘画模型 Frames，画面更逼真、风格控制更精准；操作类似 Midjourney，支持一键将生成图像转为视频，打通静态绘图到动态内容的创作链路。