BOULONNERIE LAVAL INCBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	BOULONNERIE LAVAL INC
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Company Address:	2605 Rue Michelin,LAVAL,QC,Canada
ZIP Code: Postal Code:	H7L
Telephone Number:	4506824555
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	157880
USA SIC Description:	NUTS & BOLTS
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

OpenAI GPT-5 和 DeepSeek 等 AI 工具均向用户免费，免费后靠什么盈利呢？ - 知乎
同样，DeepSeek也提供类似ChatGPT的网页版、App版，也是免费的，相信也有一定的额度限制，但是够用。 DeepSeek的API收费，但是真要比OpenAI的便宜太多。 DeepSeek的母公司幻方是量化投资公司，本身就有盈利能力，所以DeepSeek真的没有很大的盈利压力。
如何评价 DeepSeek 的 DeepSeek-V3 模型？ - 知乎
对于流水线并行，DeepSeek-V3设计了类似于Chimera 中的双向流水来降低bubble，而没有采用更加常见的interleaved 1F1B（尽管interleaved 1F1B中的steady阶段同样可以将前向和反向的计算通信相互进行隐藏）。推理优化最后，DeepSeek-V3模型的部署同样十分挑战。
DeepSeek 遭暴力破解，攻击 IP 均来自美国，造成影响有多大？有哪些好的防御措施？ - 知乎
最可恨的是，DeepSeek 这波本来是泼天的流量，iOS App Store 双榜登顶，吸引了非常多国内外的新用户。结果这些新用户要么无法注册，要么登录以后不能正常使用。他们还没来及体验到 DeepSeek 真正的 AI 能力，就被劝退了，必然会造成很多用户流失。
有必要自己将deepseek部署到本地吗？ - 知乎
所以我认为，deepseek部署有可行性就够了，至于有没有必要性，很多人没那么重要。大家听到openai训练ai需要几千亿美元，让ai推理需要十块H100(一块280万人民币)，部署满血deepseekR1需要几十几百万，可能吓到了。因为deepseek部署费用太吓人，所以才问是否必要。
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版 - 知乎
开源 DeepSeek-R1-Zero，预训练模型直接 RL，不走 SFT。开源用 R1 数据蒸馏的 Qwen、Llama 系列小模型，蒸馏模型超过 o1-mini 和 QWQ。性能对齐OpenAI-o1正式版 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。
什么是deepseek？它有哪些功能？对我们的生活有什么现实的影响? - 知乎
现在学会使用DeepSeek的一些功能以后，明显提速1个小时以上，让我有更多的时间去学习其他的新知识。写在最后 DeepSeek对于公众号博主来说确实是一个“好助手”，它能够帮助我们在写作过程中提高效率和质量，同时也能够激发创作者的创造力和灵感。
英伟达平台上线 DeepSeek ，对 DeepSeek 和英伟达来说有什么影响？ - 知乎
对于DeepSeek来说，并没什么特别的影响。 DeepSeek已经在美国AI圈掀起了巨浪，几乎所有的AI相关公司言必称DeepSeek。甚至在Meta的业绩发布会上，都有讨论和对比DeepSeek的声音。 NVIDIA的老对手AMD则官方骑脸输出，声称用AMD的卡DeepSeek推理能降低30%的成本。
deepseek和chatgpt有什么区别？哪个更好用？ - 知乎
如果把DeepSeek和ChatGPT比作两个人，他们就像来自不同成长环境的超级学霸，各有专长但性格迥异： 1 身份背景 DeepSeek：本土培养的理工科博士出身中国团队，擅长用"穷举法"解难题：用极低成本（训练费不到ChatGPT十分之一）实现顶级推理能力
Deepseek总是服务器繁忙怎么解决? - 知乎
在此也呼吁下DeepSeek早点解决服务器不够用的问题，要不然用户真就白白流失了，这应该不难吧。但是！你可以用替代方案，现在各大平台都部署了满血版DeepSeek R1，和官方版差异不大，包括腾讯、百度、阿里、360、知乎等等。
都说接入的DeepSeek是满血版，为什么感觉还是官方的好用？ - 知乎
国内广告学的魅力时刻。简单来说，就是 DeepSeek-R1 正确的版本应该是： DeepSeek-R1 - 671b F32版本（无量化、无压缩或精度损失处理）（补，经评论区提醒修正为DeepSeek-R1 - 671b FP8版本），这才是真正所谓的“满血版”。