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    騰訊智能工作臺接入DeepSeek-R1:免費且強大的AI體驗

     北漂小達憶拾光 2025-02-15 發布于北京

    在數字化時代,人工智能(AI)正以前所未有的速度改變著我們的工作和學習方式。然而,對于許多用戶來說,AI技術的使用仍然存在諸多門檻。排隊等待、復雜的云部署、高昂的成本……這些都讓AI的普及之路顯得有些艱難。但現在,這一切正在悄然改變。騰訊旗下的智能工作臺 ima.copilot(簡稱 ima)通過接入 DeepSeek-R1 模型,為用戶帶來了一種全新的、免費且強大的AI體驗。

    一、ima:智能工作臺的全新升級

    ima.copilot 是騰訊于2024年10月推出的一款以知識庫為核心的AI智能工作臺。它集搜索、閱讀、寫作功能于一體,旨在幫助用戶提升日常學習和工作的效率。該平臺能夠輔助用戶完成各種任務,并將積累的內容長期沉淀為個人智能化的知識庫。此外,ima還支持將知識庫進行分享,方便團隊協作和知識共享。

    此次技術升級后,用戶將 ima 更新至最新版本,就可以在使用搜索、閱讀、寫作和知識庫管理等功能時,自由選擇騰訊混元大模型或 DeepSeek-R1 模型。這種靈活的選擇機制讓用戶能夠根據自己的需求和偏好,獲得更豐富的使用體驗。

    二、DeepSeek-R1:技術突破與強大性能

    DeepSeek-R1 是一個備受矚目的AI研究項目,其在技術突破和應用場景方面都取得了顯著進展。以下是其關鍵技術和應用領域的亮點:

    (一)計算最優的Test-Time Scaling (TTS)

    TTS是一種優化技術,旨在通過動態調整模型的計算資源,提升其在特定任務上的表現。上海AI Lab的周伯文團隊在這一領域取得了重要突破。他們發現,TTS在某些數學任務上優于傳統的長CoT(Chain of Thought)方法。例如,在MATH-500和AIME2024等數學競賽中,TTS方法展現出了顯著的優勢。具體而言,7B參數的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 反超了671B參數的R1滿血版,甚至0.5B模型在某些任務上超越了GPT-4o。

    然而,TTS在更復雜的任務上仍有提升空間。例如,在AIME24等高難度數學競賽中,TTS的性能尚未達到理想水平。研究團隊指出,進一步優化監督機制將是未來提升TTS性能的關鍵方向。

    (二)強化學習與知識蒸餾結合

    強化學習(Reinforcement Learning,RL)和知識蒸餾(Knowledge Distillation)是AI領域中的兩種重要技術。UC伯克利團隊將這兩種技術相結合,對1.5B參數的 DeepScaleR-1.5B-Preview 模型進行了微調。結果顯示,僅用4500美元的成本,該模型在AIME2024競賽中的表現就超越了o1-preview。

    這種技術結合的核心在于“先短后長”的訓練策略。團隊首先在較短的上下文長度(8K)上訓練模型,隨后逐步擴展到更長的上下文長度(24K)。通過這種方式,模型不僅能夠更好地適應復雜的任務,還能在推理過程中展現出更強的能力。此外,知識蒸餾技術的引入進一步提升了模型的效率和性能。

    (三)本地化推理與成本優化

    本地化推理是AI技術普及的關鍵一步。清華大學KVCache.AI團隊通過 KTransformers 開源項目,成功實現了在本地設備上運行 DeepSeek-R1 的能力。這一項目通過優化顯存使用和計算效率,使得即使在低配置硬件上,也能進行高效的推理。

    具體而言,KTransformers項目采用了基于計算強度的offload策略、MLA算子優化以及MoE(Mixture of Experts)稀疏性利用等技術。這些優化手段使得 DeepSeek-R1 滿血版(671B MoE架構)能夠在24G顯存的4090顯卡上運行,預處理速度達到286 tokens/s,推理速度為14 tokens/s。

    與此同時,Unsloth AI項目通過GRPO(Gradient-based Progressive Optimization)訓練方法,大幅降低了 DeepSeek-R1 推理的內存需求。經過優化后,僅需7GB VRAM即可在本地運行推理模型(如Qwen2.5 1.5B),極大地降低了使用門檻。這一進展使得更多研究者和開發者能夠在本地設備上進行實驗,推動了AI技術的廣泛應用。

    三、ima多平臺支持與高效工作體驗

    ima.copilot 的一大亮點是其多平臺支持的設計。目前,該平臺已上線Windows端、Mac端,并推出了“ima知識庫”微信小程序。用戶可以通過訪問 ima 官網下載使用,也可以通過微信搜索“ima知識庫”小程序,體驗全網搜索和知識庫問答。

    例如,當你在瀏覽微信公眾號上的文章時,可以輕松地將其導入小程序的知識庫。隨后,你可以在小程序中提出問題, ima 會立即調用混元大模型或 DeepSeek-R1 為你提供答案。這種無縫銜接的體驗,不僅節省了時間,還提升了工作效率。

    四、如何快速在ima.copilot上使用DeepSeek-R1模型

    (一)更新ima至最新版本

    1. Windows端

    2. 訪問 imat官網。

    3. 下載并安裝最新版本的Windows客戶端。

    4. 安裝完成后,打開軟件并登錄賬號。

    下載界面

    安裝界面

    (二)切換至DeepSeek-R1模型

    1. 進入功能界面

    2. 打開 ima后,進入搜索、閱讀、寫作或知識庫管理等功能界面。

    3. 在功能界面中,找到模型選擇的下拉框。

    4. 選擇DeepSeek-R1模型

    5. 在下拉框中選擇“DeepSeek-R1”。

    6. 確認后,即可開始使用 DeepSeek-R1 模型進行相關操作。

    (三)使用DeepSeek-R1模型的功能

    1. 搜索功能

    2. 在搜索框中輸入問題或關鍵詞。

    3. DeepSeek-R1 會基于其強大的語義理解能力,提供精準的搜索結果。

    4. 閱讀功能

    5. 上傳需要閱讀的文檔(支持PDF、DOC、JPEG、PNG等格式,最多10個文件)。

    1. DeepSeek-R1 可以快速提取關鍵信息并生成結構化的總結。

    2. 寫作功能

    3. 在寫作界面中輸入主題或內容。

    4. DeepSeek-R1 能夠輔助生成高質量的文案、論文或作文。

    5. 知識庫管理

    6. 將提取或生成的內容添加到知識庫。

    7. 利用 DeepSeek-R1 的強大推理能力,對知識庫中的內容進行深度分析。

    五、免費體驗,開啟智能工作之旅

    此次 ima.copilot 接入 DeepSeek-R1,不僅為用戶帶來了更強大的AI能力,還完全免費開放。無論你是學生、研究人員還是職場人士,都可以通過 ima.copilot 體驗到前沿的AI技術,提升工作和學習效率。

    六、未來展望

    隨著技術的不斷進步,imaDeepSeek-R1 將持續優化和升級。未來,它們可能會進一步整合更多功能,如多模態推理、跨領域應用等,為用戶提供更全面的智能支持。

    騰訊智能工作臺 ima的此次升級,為用戶帶來了免費且強大的AI體驗。如果你還在為繁瑣的工作任務或復雜的寫作需求而煩惱,不妨試試 ima,開啟你的智能工作之旅。

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