【菜科解读】

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清华deepseek使用指南的详细步骤

### 清华DeepSeek使用指南

#### 一、创建AI伙伴

首先，访问DeepSeek官网并注册账号。

点击右上角的“笑脸图标”，选择注册方式，建议使用常用邮箱进行注册。

完成注册后，请查看收件箱中的验证邮件，并点击确认按钮以验证身份。

#### 二、认识AI控制台

接下来，熟悉控制台界面，主要包括对话输入框、历史记录栏和功能工具栏。

在对话输入框中输入问题或指令，并按“Enter”发送。

利用功能工具栏可以进行格式调整、保存重要信息等操作，方便管理和回顾之前的对话内容。

#### 三、基础对话技巧

为了更好地与AI互动，建议明确需求，向AI提出具体的问题或请求。

提供必要的背景信息有助于AI更准确地理解您的需求。

同时，您可以指定输出格式，如表格、图表等，以便于后续处理。

此外，尽量保持问题简洁明了，以提高沟通效率。

#### 四、文件处理与复杂任务

DeepSeek支持上传pdf、word、TXT等多种格式的文件进行分析。

您可以输入具体指令，如总结文档要点、提取关键数据等。

此外，AI还可以帮助您进行数据清洗、对比分析等复杂任务，从而节省时间和精力。

#### 五、场景实战应用

1. **学术论文辅助**：从开题到答辩，DeepSeek可以为学术研究提供全流程指导。

2. **自媒体运营**：生成吸引人的内容，并进行数据分析，助力打造爆款文章。

3. **学习规划**：根据个人情况定制专属学习计划，帮助攻克知识点。

#### 六、高级功能探索

1. **构建私人知识库**：通过知识管理，您可以随时调用所需信息，提升工作效率。

2. **自动化工作流**：例如，设置日报自动生成系统，进一步提高日常工作的自动化程度。

请注意，以上步骤仅为概述，具体使用时可根据需求进行调整和扩展。

同时，建议定期查看DeepSeek官方网站，以获取最新的功能更新和教程。

改了SE网站密码怎么邮箱收不到?

当您更改了SE网站的密码后，发现邮箱无法收到SE的邮件时，可能会感到困惑和焦虑。

不过，请不要担心，因为这种情况通常有两种可能的原因。

以下是一些排查步骤，帮助您找到问题所在并解决它。

首先，检查是否与您的邮箱服务提供商有关。

例如，如果您使用的是163邮箱，尽管我没有直接使用过163邮箱，但据一些用户反馈，他们能够成功接收SE的邮件。

因此，建议您检查是否有特定的邮件过滤规则设置，或者是否已将SE的邮件地址添加到安全联系人名单中。

确保这些设置正确无误可以避免邮件被意外拦截或丢失。

其次，另一个常见原因是SE发送的邮件被误判为垃圾邮件。

这种情况在使用Hotmail等邮箱服务时尤为常见。

如果邮件被误判为垃圾邮件，它们往往会自动被移动到垃圾箱中，从而无法被收件人直接查看。

为了解决这个问题，您可以检查垃圾邮件文件夹，看看是否有来自SE的邮件。

如果找到了，将其标记为“非垃圾邮件”，这样以后的邮件就可以正常到达您的收件箱了。

此外，确保您的邮箱和SE网站的设置正确无误也非常重要。

例如，检查是否启用了邮件通知功能，以及是否设置了正确的接收地址和用户名。

如果这些设置有误，可能会导致邮件发送失败或无法正常接收。

总之，面对更改密码后邮件接收问题，您可以按照以下步骤进行排查：首先检查是否与特定的邮箱服务提供商有关，然后确认邮件是否被误判为垃圾邮件。

通过这些基本的排查步骤，通常可以找到问题所在并解决它。

如果您在尝试上述方法后仍然遇到问题，建议联系SE网站的支持团队或您的邮箱服务提供商，以获得更专业的帮助和指导。

希望这些建议能帮助您顺利解决问题。

以上就是多特软件站小编给大家带来的清华deepseek使用指南的详细步骤_改了SE网站密码怎么邮箱收不到?全部内容了，希望对小伙伴们有所帮助。

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谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”

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谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，把AI推理过程中最吃内存的KV cache压缩至少6倍，精度零损失。

市场的解读简单粗暴，长上下文AI推理以后不需要那么多内存了，利空内存。

网友纷纷表示，这不就是美剧《硅谷》里的Pied Paper？ Pied Piper是2014年开播的HBO经典美剧《硅谷》里的虚构创业公司，核心技术就是一种“近乎无损的极限压缩算法”。

2026年，类似的算法在现实世界居然成真了。

KVCache量化到3 bit 要理解TurboQuant为什么重要，先得理解它解决的是什么问题。

AI大模型推理时处理过的信息会临时存在KV Cache，方便后续快速调用，不用每次从头算起。

问题是随着上下文窗口越来越长，内存消耗急剧膨胀。

KV cache正在成为AI推理的核心瓶颈之一。

传统的解决思路是向量量化，把高精度数据压成低精度表示。

但尴尬的是，大部分量化方法本身也需要存储额外的“量化常数”，每个数字要多占1到2个bit。

TurboQuant用两个改动把这个额外开销干到了零。

PolarQuant（极坐标量化）： 不用传统的X、Y、Z坐标描述数据，转而用极坐标”距离+角度”。

谷歌团队发现，转换后角度的分布非常集中且可预测，根本不需要额外存储归一化常数。

就像把“往东走3个路口，往北走4个路口”压缩成”朝37度方向走5个路口”。

信息量不变，描述更紧凑，还省掉了坐标系本身的开销。

QJL（量化JL变换）： 把高维数据投影后压缩成+1或-1的符号位，完全不需要额外内存。

TurboQuant用它来消除PolarQuant压缩后残留的微小误差。

两者组合后PolarQuant先用大部分bit容量捕捉数据的主要信息，QJL再用1个bit做残差修正。

最终实现3-bit量化，无需任何训练或微调，精度零损失。

8倍加速，Benchmark全线拉满 谷歌团队在Gemma和Mistral等开源模型上，跑了主流长上下文基准测试，覆盖问答、代码生成、摘要等多种任务。

在“大海捞针”任务上，TurboQuant在所有测试中拿下完美分数，同时KV cache内存占用缩小了至少6倍。

PolarQuant单独使用，精度也几乎无损。

速度提升同样显著。

在英伟达H100 GPU上，4-bit TurboQuant计算注意力分数的速度，比32-bit未量化版本快了8倍。

不只是省内存，还更快了。

在向量搜索领域，TurboQuant同样超越了现有最优量化方法的召回率，而且不需要针对具体数据集做调优，也不依赖低效的大码本。

AI内存的DeepSeek时刻？ Cloudflare CEO评价“这是谷歌的DeepSeek时刻”。

他认为DeepSeek证明了用更少的资源也能训出顶尖模型。

TurboQuant的方向类似，用更少的内存，也能跑同样质量的推理。

谷歌表示，TurboQuant除了可以用在Gemini等大模型上，同时还能大幅提升语义搜索的效率，让谷歌级别的万亿级向量索引查询更快、成本更低。

不过TurboQuant目前还只是一个实验室成果，尚未大规模部署。

更关键的是，它只解决推理阶段的内存问题。

而AI训练环节完全不受影响。

论文地址： https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/ 参考链接： [1]https://x.com/eastdakota/status/2036827179150168182?s=20 — 欢迎AI产品从业者共建 —

从双子星到金字塔：清华系AI的关键一跃

在中国AI的发展之路上，处处可见清华系顶级大脑们的远见与布局。

近日，清华官微再次发文展现清华大学众多科技成果，在清微智能、智谱华章基础上，新增了一家具身智能与通用人形机器人企业——星动纪元。

细心的行业人士不难发现，三家企业由此构建起一个由“底层算力—核心模型—场景应用”组成的“清华系AI产业金字塔”。

从算力生态的软硬融合出发，向物理世界的真实应用延伸，清华系企业走出了一条自主可控、产业协同的高质量发展之路。

这一系列动作背后，是清华系对中国AI发展怎样的思考与规划？ 双子星奠基：算力与算法的双向奔赴 清华对“AI双子星”的定义，是清华系对国产AI“芯模协同”发展的精准探索。

这也引领了2025中国算力产业发展的主旋律。

回顾2025年，芯模协同已从企业间的单点适配演变为全行业共识。

这一年，DeepSeek新版本发布后，华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商争相实现“Day 0适配”；

智谱GLM-4.6则在寒武纪芯片上完成FP8+Int4混合量化部署，成为国产芯片与前沿模型协同迭代的标志性案例。

正如业界所言——大算力驱动大模型、大模型重塑大产业，这场从“可用”到“好用”的协同进化，正成为中国算力产业提效增速的核心命题。

长期以来，算力与模型的适配问题制约着AI产业化进程，而清微智能作为国产自主可控算力代表，与智谱华章共同撑起了“AI金字塔”的骨架。

作为算力底座担当者，清微智能依托清华近20年可重构计算技术积累，从0到1自研可重构架构芯片，构建起自主可控的国产AI算力底座。

这一突破是清华科研实力的体现，也是清华系在国产AI发展的战略落子。

2025年末，清微凭借具有全自主知识产权的可重构AI芯片，一跃成为北京四大AI芯片企业。

其研发的可重构AI芯片，通过“软件定义硬件”的核心技术，在谷歌TPU的“固定数据流架构”基础上演进为“可重构数据流架构”，让芯片硬件能根据不同AI任务实时动态重组。

这种“高阶TPU”技术路线可兼顾高效性与灵活性，在实现高算力的同时达到低延迟、低能耗，可应对复杂多变的AI计算需求。

相较于清微智能的算力基石作用，智谱华章则在算法层面形成有力呼应。

依托清华计算机系技术积淀，智谱华章打造出覆盖云端训练到终端推理的完整技术栈，与清微智能形成“模型+芯片”配合模式，被三大央媒点赞为国内“高阶国产替代”长期主义样本。

金字塔跃升：从虚拟世界走向物理世界 从“双子星”到“金字塔”，是清华AI战略的一次系统性跃升。

作为脱胎于清华交叉信息研究院的具身智能企业，星动纪元的加入，让算力、模型、场景三要素形成闭环，物理世界应用这块最后的“拼图”就此补齐。

这一延伸，源于清华对“AI赋能产业”的深度思考：算力突破的最终目的，是推动技术落地，产生产业价值。

正如清华多位学者所展望的，人工智能将成为像电力一样的基础生产力，从信息智能向物理智能演进，才能真正赋能千行百业。

而要让这一跨越从实验室走向现实，算力不可或缺。

清微智能已构建起完整的端云协同算力体系：云端训推一体服务器可保障大模型高效迭代，边缘芯片则以高能效适配机器人实时感知与决策需求。

这种“端云双擎”布局，完美契合具身智能场景对算力的严苛要求——机器人需要在毫秒级响应中完成环境感知与决策控制，而这正是清微可重构芯片低延迟、高能效优势的用武之地。

全链条布局：清华AI的商业化答卷 如今，三家企业在各自赛道均已结出产业硕果。

清微智能可重构芯片累计出货量超3000万颗，TX8系列云端芯片在全国十余座智算中心规模化落地，深度融入“东数西算”战略，2026年3月正式启动上市征程；

智谱华章于2026年1月登陆港交所，成为全球首家以AGI基座模型为核心业务的上市公司；

星动纪元则作为清华大学唯一持股的人形机器人企业，估值破百亿，累计订单超5亿元。

三者环环相扣、相得益彰——算力支撑模型迭代、模型驱动具身落地，形成“硬件+算法+应用”的共振逻辑。

从定义 “AI双子星” 到构建 “AI 金字塔”，从算力生态软硬融合到物理世界场景延伸，清华系的 AI 布局精髓在于，不只追求单点技术突破，更着力打造自主可控的完整产业生态。

这种全链条模式未来将为国家数智化转型、培育新质生产力提供坚实支撑。

（光锥）