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本篇文章主要探討 DeepSeek V3 與 R1 的使用了什麼技術？為什麼衝擊 LLM 市場？
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LLM 系列文的第三章，著重在 RAG 的原理和實作方法- Published on
LLM 系列文的第二章，著重在語言模型的改進方法，包含提示工程、微調、增強式學習- Published on
LLM 系列文的第一章，著重在語言模型的基本介紹、多模態分析以及 API 應用- Published on
從基因比對的角度切入，介紹幾個進階字串搜尋演算法（如後綴樹、BWT），並探討各種優化方向與實際應用