即刻App年轻人的同好社区
下载
推荐 GitHub 上一款可预测社交平台爆款帖子的开源工具：Viral Predictor。
它能够帮助自媒体创作者在发布内容前，通过 AI 模拟成千上万用户，对不同 A/B 版本的内容做出可能反应。
GitHub：github.com/Azure-Vision/viral-predictor
给出点赞、评论、分享等互动指标，同时提供统计置信度评分和实时互动可视化。
让我们在内容还没有发布前，提前预判是否会爆火，可以作为一个参考。
目前已支持 Twitter、LinkedIn、TikTok、Reddit 等多个平台。
它能够帮助自媒体创作者在发布内容前，通过 AI 模拟成千上万用户，对不同 A/B 版本的内容做出可能反应。
GitHub：github.com/Azure-Vision/viral-predictor
给出点赞、评论、分享等互动指标，同时提供统计置信度评分和实时互动可视化。
让我们在内容还没有发布前，提前预判是否会爆火，可以作为一个参考。
目前已支持 Twitter、LinkedIn、TikTok、Reddit 等多个平台。
1 00
官方建议在使用DeepSeek-R1系列模型（包括基准测试）时遵循以下配置，以实现预期的性能：
将温度设置为0.5-0.7（推荐值为0.6），以防止无限重复或不连贯的输出。
避免添加系统提示；所有指令应包含在用户提示中。
对于数学问题，建议在提示中包含指令，例如：“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}中。”
在评估模型性能时，建议进行多次测试并取平均值。
此外，观察到DeepSeek-R1系列模型在响应某些查询时倾向于绕过思考模式（即输出“<think>\n\n</think>”），这可能会对模型性能产生不利影响。为了确保模型进行彻底的推理，建议强制模型在每个输出的开头以“<think>\n”开始其响应
将温度设置为0.5-0.7（推荐值为0.6），以防止无限重复或不连贯的输出。
避免添加系统提示；所有指令应包含在用户提示中。
对于数学问题，建议在提示中包含指令，例如：“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}中。”
在评估模型性能时，建议进行多次测试并取平均值。
此外，观察到DeepSeek-R1系列模型在响应某些查询时倾向于绕过思考模式（即输出“<think>\n\n</think>”），这可能会对模型性能产生不利影响。为了确保模型进行彻底的推理，建议强制模型在每个输出的开头以“<think>\n”开始其响应
0 00
收集整理了全网DeepSeek的资料，需要的朋友可以看一下
https://juejin.cn/post/7470460531859111990?share_token=7C022D3C-F6AF-427D-ACB1-44A3B8005882
2 00
复现deepseek的开源项目汇总，便于大家学习和研究：
1.HuggingFace 的 Open-R1，这个应该是最早复现的，目的是补齐没有公开的细节，进度比较快。
地址：github.com/huggingface/open-r1
2. 港大团队的simpleRL-reason，用 7B 参数的 Qwen2.5-Math 模型和仅 8000 个数学样本，验证了 R1 方法的有效性
地址：github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason
3.伯克利团队的项目TinyZero,以倒计时游戏为测试场景，用不到 30 美元成本复现了 R1-Zero
地址：github.com/Jiayi-Pan/TinyZero
4.李飞飞团队的s1项目，不到50美金，以qwen为基础模型，复现r1
地址：github.com/simplescaling/s1
5.unsloth搞的，公司核心就2人，是两兄弟，实力不容小觑，他们对资源进行了优化，7G显存就能训练，显卡降了70%。
地址和资源：unsloth.ai/blog/deepseek-r1
复现，其实是补齐细节的过程，学得会更深刻。
1.HuggingFace 的 Open-R1，这个应该是最早复现的，目的是补齐没有公开的细节，进度比较快。
地址：github.com/huggingface/open-r1
2. 港大团队的simpleRL-reason，用 7B 参数的 Qwen2.5-Math 模型和仅 8000 个数学样本，验证了 R1 方法的有效性
地址：github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason
3.伯克利团队的项目TinyZero,以倒计时游戏为测试场景，用不到 30 美元成本复现了 R1-Zero
地址：github.com/Jiayi-Pan/TinyZero
4.李飞飞团队的s1项目，不到50美金，以qwen为基础模型，复现r1
地址：github.com/simplescaling/s1
5.unsloth搞的，公司核心就2人，是两兄弟，实力不容小觑，他们对资源进行了优化，7G显存就能训练，显卡降了70%。
地址和资源：unsloth.ai/blog/deepseek-r1
复现，其实是补齐细节的过程，学得会更深刻。
1 00
DeepSeek引发行业变局，2025 IT人该如何破局抓住机遇
一. 🎯 变局中抓住核心
这个春节被DeepSeek消息狂轰滥炸，很多做IT朋友已经敏锐的意识到 一场变局已经酝酿，整个IT行业都将迎来洗牌重塑。 中小IT企业、个人创业者、普通人该如何面对这场变局，如何不被市场淘汰，如何抓住机遇？
先说结论
2025年，谁能将
🔥技术热点 转换成 🚀业务引擎
谁就能在这场变局中抢得先机
2025年，选择躺平视而不见，以后的路将越来越窄
二. 🧐 AI巨头垄断，小公司别硬刚
头部AI/大模型厂商 （OpenAI、DeepSeek、字节、阿里、百度…）
通过大模型底座控制生态入口
中小IT公司沦为“AI插件开发者”
⬇️
说直白点就是别学大厂烧钱训练大模型
“不要用你搬砖攒下的血汗钱挑战巨头们躺赚的钱袋子”
合理的生存之计是：
直接调用低成本接入大厂的大模型能力
通过云服务+开源模型聚焦1-2个细分垂直赛道开发领域专属大模型应用
当然你也可以不信邪
学习DeepSeek不走寻常路
十年量化无人问，一朝DS天下知
闷声鼓捣一个大的
三. 🖊️ 产品思维要转变
对于产品现在客户要的不是功能，是智商
产品的设计思路一定是
从功能导向 ➡️ 智能导向
堆功能堆指标是底限，堆智能才是上限
无论是硬件还是软件公司，殊途同归
卖硬件 ➡️ 卖智能，卖软件 ➡️ 卖智能
四. 🔧 定制化服务市场潜力大
虽然AI巨头都推出了N个
行业标准化AI解决方案
以近乎成本价抢占市场
但是，中国客户还是喜欢”定制化“
有数据统计，60%以上的行业需求无法被标准化方案满足
中小IT公司：
大厂不愿做，我做 📣
大厂不屑做，我做 📣
大厂不会做，我做 📣
比如，
现在做企业AI应用开发
需要触碰企业长年积累的数据
客户有很强意识👉🏻这是核心资产
所以开发时，就要求定制化+本地化
只有定制化，才能构建数据护城河
只有定制化，客户对数据隐私才放心 ...
也许这不是真理，但却是刚需
总之，客户定制化理由千千万万
这就是IT人的机会
五. 💰 在你懂而别人不懂的领域赚钱
小公司
聚焦“AI+垂直场景”做深行业Know-How
避免与通用大模型正面竞争
中等公司
构建“私有化模型+数据闭环”
在特定领域建立技术壁垒
六. 💯 存量市场以稳为主，增量市场探索可能
存量业务
用AI改造现有产品和客户场景
对于已经稳定的客户和产品应当积极引入 AI 技术进行升级改造
增量市场
探索AI原生需求
要善于挖掘客户对AI的新需求并及时满足，抢占市场先机
此过程中，有两点需要注意
敏捷性 > 规模
快速试错、小步快跑的模式比巨额投入更重要
场景落地 > 技术炫技
能解决具体业务痛点的“60分AI方案”比追求“99分技术指标”更易存活
七. 💥 纯技术团队将面临淘汰
开发团队
必须重构开发流程
建立“AI+人工”混合开发模式
开发流程需和AI工具链深度集成
开发不要过重，采用轻量化技术路线
部署和运维团队
同样建立“AI+人工”混合运维模式
智能运维手段（故障预测、根因分析）将成标配
内部要刻意培养AI-Aware工程师
未来技术人员的筛选条件可能不再是年龄、学历、工作经验而是你有没有 AI Awareness
八. 📝 总结
在这场变局中能活好的普通IT公司，AI创业者
不一定是技术最强的
而是最会借力AI
用行业经验+客户积累+AI工具j
做巨头看不上的 “小而美”生意 🤩
一. 🎯 变局中抓住核心
这个春节被DeepSeek消息狂轰滥炸，很多做IT朋友已经敏锐的意识到 一场变局已经酝酿，整个IT行业都将迎来洗牌重塑。 中小IT企业、个人创业者、普通人该如何面对这场变局，如何不被市场淘汰，如何抓住机遇？
先说结论
2025年，谁能将
🔥技术热点 转换成 🚀业务引擎
谁就能在这场变局中抢得先机
2025年，选择躺平视而不见，以后的路将越来越窄
二. 🧐 AI巨头垄断，小公司别硬刚
头部AI/大模型厂商 （OpenAI、DeepSeek、字节、阿里、百度…）
通过大模型底座控制生态入口
中小IT公司沦为“AI插件开发者”
⬇️
说直白点就是别学大厂烧钱训练大模型
“不要用你搬砖攒下的血汗钱挑战巨头们躺赚的钱袋子”
合理的生存之计是：
直接调用低成本接入大厂的大模型能力
通过云服务+开源模型聚焦1-2个细分垂直赛道开发领域专属大模型应用
当然你也可以不信邪
学习DeepSeek不走寻常路
十年量化无人问，一朝DS天下知
闷声鼓捣一个大的
三. 🖊️ 产品思维要转变
对于产品现在客户要的不是功能，是智商
产品的设计思路一定是
从功能导向 ➡️ 智能导向
堆功能堆指标是底限，堆智能才是上限
无论是硬件还是软件公司，殊途同归
卖硬件 ➡️ 卖智能，卖软件 ➡️ 卖智能
四. 🔧 定制化服务市场潜力大
虽然AI巨头都推出了N个
行业标准化AI解决方案
以近乎成本价抢占市场
但是，中国客户还是喜欢”定制化“
有数据统计，60%以上的行业需求无法被标准化方案满足
中小IT公司：
大厂不愿做，我做 📣
大厂不屑做，我做 📣
大厂不会做，我做 📣
比如，
现在做企业AI应用开发
需要触碰企业长年积累的数据
客户有很强意识👉🏻这是核心资产
所以开发时，就要求定制化+本地化
只有定制化，才能构建数据护城河
只有定制化，客户对数据隐私才放心 ...
也许这不是真理，但却是刚需
总之，客户定制化理由千千万万
这就是IT人的机会
五. 💰 在你懂而别人不懂的领域赚钱
小公司
聚焦“AI+垂直场景”做深行业Know-How
避免与通用大模型正面竞争
中等公司
构建“私有化模型+数据闭环”
在特定领域建立技术壁垒
六. 💯 存量市场以稳为主，增量市场探索可能
存量业务
用AI改造现有产品和客户场景
对于已经稳定的客户和产品应当积极引入 AI 技术进行升级改造
增量市场
探索AI原生需求
要善于挖掘客户对AI的新需求并及时满足，抢占市场先机
此过程中，有两点需要注意
敏捷性 > 规模
快速试错、小步快跑的模式比巨额投入更重要
场景落地 > 技术炫技
能解决具体业务痛点的“60分AI方案”比追求“99分技术指标”更易存活
七. 💥 纯技术团队将面临淘汰
开发团队
必须重构开发流程
建立“AI+人工”混合开发模式
开发流程需和AI工具链深度集成
开发不要过重，采用轻量化技术路线
部署和运维团队
同样建立“AI+人工”混合运维模式
智能运维手段（故障预测、根因分析）将成标配
内部要刻意培养AI-Aware工程师
未来技术人员的筛选条件可能不再是年龄、学历、工作经验而是你有没有 AI Awareness
八. 📝 总结
在这场变局中能活好的普通IT公司，AI创业者
不一定是技术最强的
而是最会借力AI
用行业经验+客户积累+AI工具j
做巨头看不上的 “小而美”生意 🤩
0 00
