清华大学研发的AI智能软件主要包括文心一言、九歌AI作诗系统、智谱AI大模型平台等，这些工具在自然语言处理、内容生成和智能决策领域具有领先优势。
文心一言
作为百度联合清华大学团队开发的对话式AI模型，具备多轮对话、知识问答和文本创作能力，支持企业级应用定制。
九歌AI作诗系统
由清华大学自然语言处理实验室开发，能自动生成符合格律的古体诗词，曾参与央视节目展示其文化创作潜力。
智谱AI大模型平台
提供千亿参数规模的预训练模型，适用于金融、医疗等行业的数据分析与智能推理任务，强调安全可控的AI服务。
这些软件体现了清华大学在人工智能领域的产学研结合能力，用户可根据需求选择不同方向的AI解决方案。
本地部署DeepSeek后，可以通过以下方法暴露接口，以便外部应用调用其功能： 1. 使用LM Studio图形化工具 LM Studio是一个简单易用的工具，可以帮助用户在本地快速部署DeepSeek模型，并暴露接口供第三方应用使用。通过LM Studio，用户无需编写代码即可完成部署和接口配置。 2. 使用Ollama工具 Ollama是一个开源工具，支持在本地部署DeepSeek模型
本地部署DeepSeek R1的核心步骤包括：安装Ollama工具、选择适配硬件配置的模型版本、下载模型文件，并可通过可视化界面提升交互体验。 安装Ollama运行环境 访问Ollama官网下载对应系统的安装包（Windows/Mac/Linux），完成安装后通过终端输入ollama -v 验证是否成功。若下载缓慢，可使用Github加速器或网盘资源替代。 选择模型版本与硬件匹配
清华学霸广泛使用的软件以高效办公和学术研究为核心， 包括智能项目管理工具、清华自研的「清AI学术助手V3.6」、大模型学术工具「Kimi AI」以及清华慕课平台「学堂在线」，涵盖文档管理、AI学术支持、团队协作、AI写作辅助和在线学习等功能，极大提升学习与办公效率。 清华学霸常用的软件中，智能项目管理工具通过云端协作和数据分析实时跟踪项目进度，确保团队高效沟通与版本一致性
本地部署DeepSeek存在硬件门槛高、性能大幅缩水、核心功能缺失 三大核心限制。具体表现为：需至少32GB内存和12GB显存的高配电脑，模型参数缩减80%导致推理能力下降，且不支持多模态、联网搜索等关键功能。 硬件配置要求苛刻 。运行14B参数模型需32GB内存+12GB显存，70B模型更需专业级显卡如RTX 3090。普通PC勉强部署后会出现严重卡顿
本地部署DeepSeek可以有效避免服务器繁忙导致的重试问题，通过将模型部署在本地环境，用户可直接调用算力资源，显著提升稳定性并减少对外部服务器的依赖。 本地部署的核心在于将DeepSeek的R1模型集成到本地算力设备中，如具备GPU的工作站或云服务器，用户通过Python脚本或专用工具启动模型服务。此方式绕过公共API的负载限制，直接在本机处理请求
清华大学研发的人工智能应用名为 "智谱AI"（Zhipu AI） ，由清华团队孵化 ，专注于大模型技术研发与落地应用。其核心亮点包括：支持多模态交互 、开源模型生态 、企业级AI解决方案 ，目前已推出对话助手"ChatGLM"等产品。 核心技术优势 基于清华知识工程实验室（KEG）的GLM大模型架构，具备千亿级参数规模，在语义理解、逻辑推理等任务中表现突出
清华大学和浙江大学在AI领域各有优势，但浙大在垂直场景落地和商业化方面表现更突出，主要得益于其“学科交叉+场景驱动”模式、杭州数字经济生态的深度绑定，以及更灵活的校友创业网络。 培养模式差异 清华以“姚班”“智班”为核心，聚焦通用人工智能（AGI）底层技术突破，强调理论创新；而浙大通过竺可桢实验班推动跨学科融合，快速将AI技术应用于医疗、金融等垂直领域，更贴近市场需求。 地域与产业生态
清华大学2025年新增的人工智能方向强基专业 ，以“三位一体”培养模式 为核心，通过本研贯通、动态调整 的机制，聚焦国家智能科技战略需求，培养兼具数理基础与工程实践能力的复合型人才。其核心优势在于导师全覆盖、学科交叉融合 ，学生可在大二后自主选择工科衔接方向，并享受“一人一策”的个性化培养方案。 关键亮点提炼 ： 灵活培养机制
大语言模型（LLM）是人工智能（AI）技术体系中的核心工具，其通过海量数据预训练显著提升了AI在语言理解、复杂推理及人机交互中的能力，但AI作为更广泛的概念还包含多模态处理、决策系统等领域，二者是部分与整体的关系。 大语言模型通过自监督学习在海量文本中捕捉语言模式与语义关联，其参数规模通常达百亿至万亿级别，远超传统模型处理能力。这种规模优势使其在文本生成
DeepSeek 是一款功能强大的工具，但许多用户在复制文字时遇到了乱码或符号问题。以下是如何在电脑和手机版DeepSeek中正确复制文字的方法： 电脑版DeepSeek 长按激活菜单 ：在DeepSeek的电脑版中，长按生成的文字内容，激活菜单后选择复制功能，即可避免乱码或特殊符号问题。 快捷键复制
清华大学已于2024年4月27日正式成立人工智能学院，由“图灵奖”得主姚期智院士担任首任院长，聚焦“人工智能核心基础理论与架构”和“人工智能+X”两大方向，旨在打造中国自主的AI顶尖人才与原始创新基地。 高定位与战略意义 学院以国家战略需求为核心，通过创新机制汇聚全球顶尖人才，推动基础研究与关键技术突破，目标建成世界级人工智能人才高地和创新中心
单张4090显卡可部署DeepSeek系列多个版本，其中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（4bit量化版，模型名deepseek-r1:32b）被认为是最强版本，兼顾模型能力和显存需求，推理速度和效果平衡较佳，量化后约占用20GB显存。 DeepSeek系列在大模型领域表现突出，单张4090显卡受限于显存，选择适合的量化版本尤为重要
部署DeepSeek模型时，显卡的显存和性能是关键因素。以下是对显卡配置需求的详细分析： 显卡配置需求 显存需求 对于1.5B到14B的模型，显存需求较小，RTX 4080显卡即可满足。 32B到70B的大型模型，显存需求大幅提升，推荐使用RTX 4090显卡，甚至可能需要两张4090显卡。 显卡型号建议 最低配置：RTX 3060或GTX 1080（8GB显存）。 推荐配置：RTX
部署DeepSeek 671B模型需要高性能GPU集群（如8卡A100/H100）、大容量内存（≥512GB）、高速存储（NVMe SSD）及分布式计算支持 ，同时依赖优化的软件框架（如PyTorch+DeepSpeed）和高速网络（如InfiniBand）。以下是具体配置要点： 硬件需求 GPU ：至少8张NVIDIA A100/H100（显存≥80GB），支持多卡并行计算
三星的AI助手叫Bixby ，它是三星自主研发的智能语音交互系统，支持多模态操作 （语音、视觉、触摸）、具备上下文理解能力 ，并能通过自主学习 不断优化用户体验。从基础指令到跨应用任务，Bixby可覆盖手机、家电乃至物联网设备的控制，成为三星生态的核心AI枢纽 。 功能全面性 ：Bixby不仅能执行语音指令（如拨号、查天气），还能通过视觉识别物体
DeepSeek经常出现服务器繁忙的情况，主要原因是用户访问量激增、计算资源需求大以及模型推理成本高 。作为一款高性能AI助手，其服务依赖庞大的算力支持，尤其在高峰时段或新功能上线时，负载压力会显著增加。以下是具体原因分析： 用户量快速增长 DeepSeek因其免费、高效的特点吸引了大量用户，尤其是同时段的集中访问会导致服务器排队。例如，工作日的上午或晚间高峰可能触发限流机制。
DeepSeek服务器繁忙，主要是因为其推理模型R1在应对用户激增时，算力储备不足，导致负载过高，影响用户体验。 原因分析 用户激增导致负载过高 随着DeepSeek用户量的爆发性增长，服务器需要处理大量并发请求，导致算力资源紧张，响应速度变慢甚至超时。 服务器架构设计不够优化 DeepSeek可能未采用分布式架构或微服务架构，导致在流量高峰期时，单台服务器难以承担所有请求，进一步加剧繁忙现象。
遇到DeepSeek消息频繁限制时，核心解决策略包括调整发送间隔、错峰使用服务器低负载时段、借助第三方平台分流，以及优化网络环境。 这些方法能有效避免触发系统保护机制，同时提升使用效率。 延长发送间隔与整合提问 系统对高频请求会启动保护机制，建议单次消息间隔至少5秒，复杂对话延长至10秒。将多个问题整合为一条结构化消息（如“①问题A；②问题B”），既能减少请求次数
DeepSeek手机端频繁出现繁忙问题时，可优先通过检查网络、清理缓存、更新版本等常见方法尝试解决，若问题持续可联系官方客服处理。 使用时确保网络连接稳定，建议切换至不同环境测试，必要时重启路由器或检查信号强度；定期清理DeepSeek的缓存文件和残留数据，但需提前备份重要设置以避免信息丢失；及时更新至最新版本以修复潜在漏洞，同时同步升级手机系统以兼容程序运行；关闭后台无关程序释放内存
