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跳出这个项目来看，这类需求其实非常普适。政策研究机构追踪部委公告、行业协会收集会员单位新闻、企业市场部监控行业资讯、投资机构追踪标的公司公告，本质上都是"从若干固定信息源定期采集增量内容"。这类需求的共同特点是目标网站技术上不复杂、需要增量监控而非一次性采集、对实时性要求不高、体量也不大。大模型的成熟给这类需求解锁了一些新的可能。以前信息采集就只是采集，输出的是原始素材，后续的摘要、加工、分发还得
本文提出了一种名为"最优脑压缩"（OBC）的新型训练后神经网络压缩框架，能够高效统一地处理权重剪枝和量化问题。该框架基于经典最优脑外科医生（OBS）方法，通过创新算法将其计算复杂度从O(d⁴)降低到O(d·d_col²)，使其适用于现代大规模神经网络。实验表明，OBC在图像分类、目标检测和语言建模任务中显著优于现有训练后方法，并能实现剪枝与量化的复合压缩。例如，在GPU上实现1
文章详细对比了两大大模型知识整合技术：检索增强生成(RAG)和缓存增强生成(CAG)。RAG通过实时检索获取最新信息，适合动态知识场景；CAG预加载信息到缓存，追求高效响应，适用于稳定知识领域。文章解析了两者工作原理、优劣势、适用场景及行业应用案例，指出混合方案可能成为未来趋势，帮助开发者在性能与准确性间找到平衡。
短短两年间，AI范式发生了巨大转变，从简单自动化迈向复杂自主系统。最初，工作流依赖基础提示和触发器，利用LLM处理数据。随后，检索增强生成（RAG）技术出现，通过事实信息提升模型可靠性。接着，单体智能体诞生，能够调用多种工具。如今，我们正步入智能体AI时代，多个专业智能体协作完成复杂目标，AI的协同能力实现了质的飞跃。图2：AI范式变化，从LLM到RAG，到智能体RAG，最终迈向智能体AI。
摘要：本文介绍了一套基于Cherry Studio和Milvus的企业知识库快速搭建方案，通过整合AI交互界面与高性能向量数据库，解决企业信息管理痛点。教程详细演示了Milvus部署、Cherry Studio配置、MCP服务器连接等关键步骤，强调其低门槛特性，即使非技术人员也能在十分钟内完成部署。系统可有效解决员工知识获取、历史文档检索等问题，提升企业信息流转效率。
美国地产交易服务商Rexera利用大模型和向量数据库技术（Zilliz Cloud）优化交易流程。通过RAG架构和混合搜索功能，高效处理上千页房地产文档，节省客户时间并降低成本。其AI agent架构包括文档提取与嵌入、agent编排、上下文检索、多模型验证和流式更新等环节，实现了地产交易的智能化处理，为传统行业提供了AI应用的典范。
DecEx-RAG 最值得肯定的地方在于把推理过程结构化了。决策和执行的分离、分层剪枝的引入，把搜索复杂度从指数级压到近乎线性，对效率和扩展性都是实质性的改进。不过也有一些可以改进的地方，比如当前系统依赖硬编码的启发式规则：“超过半数 rollout 投票停止就停”、“内部答案超过固定阈值就跳过检索”。这类规则在噪音或不确定性较大时容易出问题，可能会遇到过于激进提前终止或者过于保守浪费计算的情况。
构建LSTM网络layers = [end% 训练函数end这段代码定义了一个简单的LSTM网络结构，并使用Adam优化器进行训练。createLSTM函数返回一个定义好的LSTM模型，trainModel函数则用于模型的训练，并返回模型的训练损失。粒子群优化算法在优化LSTM超参数方面表现出色，特别是QPSO算法，能够快速找到全局最优解。通过这种方式，我们可以有效减少手动调参的时间和精力，提升模
知识图谱（KGs）已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识，但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式，这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。
检索增强生成改进了大型语言模型（LLM）生成的各个方面，但是遭受由长上下文引起的计算开销以及将不相关的检索信息传播到生成的响应中。上下文修剪通过在LLM生成之前移除检索到的上下文的不相关部分来处理这两个方面。Provence 是一个高效、鲁棒性且适应性强的上下文修剪工具，适用于各种问答场景。它能够动态检测上下文中相关句子的数量和位置，并在几乎不增加计算成本的情况下，实现高效的上下文修剪。
大型视觉语言模型 （LVLM） 在多模态任务中取得了巨大成功。然而，在资源有限的设备上，处理长视觉标记的计算成本可能高得令人望而却步。Previous方法已经识别了大型语言模型 （LLM） 解码器层内视觉标记中的冗余，并通过使用预定义或固定比率修剪标记来缓解冗余，从而减少计算开销。不过，本文观察到修剪比率的影响在不同的 LLM 层和实例（图像-提示对）之间有所不同。因此，需要开发一种层级和实例级的
Dify 这个产品其实发布了有一段时间了。它更像一个更加成熟的 Manus ，而且不需要邀请码，并且可以本地部署。应该是很多人都知道它是一个什么样子的产品了。如果你之前已经使用过并且有一定了解了，这篇内容对你的价值应该不大。这篇文章还是主要给还没有了解的朋友做一个介绍，给大家看一个官网的截图：简单说明一下，Dify 就是一个集成了很多大模型 API 能力的工具。我们可以自己配置工作流，整合很多第三
本文全面解析大模型优化技术，包括模型压缩（蒸馏、剪枝、量化）与推理加速（TensorRT）、输出控制（解码策略），结合类比说明 + 实战流程，适合部署工程师与模型训练者参考。
想发论文完全没头绪，根本找不到创新点？强烈推荐伙伴们关注这个高潜力、高价值的方向：小样本学习+多模态！
摘要： 模型优化技术通过量化（降低数值精度）、剪枝（移除冗余连接）和知识蒸馏（大模型指导小模型）三大方法，为AI模型“瘦身”和“提速”，使其更适配移动端、嵌入式设备等资源受限场景。优化后的模型体积更小、计算更快、功耗更低，广泛应用于智能手机美颜、语音唤醒、自动驾驶等实时性要求高的领域。然而，优化可能带来精度损失，且依赖特定硬件和框架。未来，随着边缘计算普及，模型优化将成为AI部署的关键环节。
本文详细解析了模型剪枝技术，重点对比了结构化与非结构化剪枝的区别。非结构化剪枝通过移除单个权重实现高压缩率但硬件利用率低；结构化剪枝移除整个通道或卷积核，实现真正加速但需注意精度控制。文章介绍了剪枝核心逻辑、评估方法、工程实践步骤及多种剪枝策略，帮助读者全面掌握这一模型压缩关键技术，为面试和实际应用提供指导。
在本文中，我们将揭示其背后的魔法，了解它们是什么，为什么它们在自然语言处理 NLP 领域中成为标准，它们是如何构建的，并探索一些最常用的词嵌入算法。
GPU_IVF_PQ。
最近一直在研究n8n，没错就是现在最火的那个开源智能体平台——n8n。
模型压缩技术正是为了解决这些问题而生，通过系统性的优化手段，将庞大的基线模型转换为轻量化的压缩模型（Compressed Model），最终实现三大关键目标： 更小的模型尺寸（Smaller Size）、更快的推理速度（Faster Inference）、边缘设备部署能力（Deploy to Edge）。
Snowflake Arctic 模型作为一个引人注目的真实案例，验证了混合 MoE 架构在特定的商业相关任务上实现最先进的智能，并且与更传统的Dense或纯 MoE 模型相比，具有显著更高的效率和更低的训练成本的潜力。这种透明度有助于建立用户对系统的信任。此外，研究人员正在探索各种技术，例如金字塔残差 MoE (PR-MoE) 架构，以通过仅在网络中那些能够提供最大收益的部分策略性地应用计算成本
NeurIPS、ICML 2025 的接收论文数据显示，**Agent Memory** 已成为智能体领域的 “爆款选题”，谷歌 DeepMind、斯坦福等团队提出的**记忆架构创新**，成功解决了传统智能体 “长程推理断层”“多任务记忆干扰” 等核心痛点。
本文主要介绍了深度学习模型剪枝技术，对比了结构化和非结构化两种方法。非结构化剪枝移除单个权重，压缩率高但硬件利用率低；结构化剪枝移除整个通道或卷积核，加速效果好但可能损失精度。文章详细解释了剪枝核心逻辑、两种方法优缺点、工程实践步骤及各种剪枝策略，并提供代码示例，帮助读者优化模型大小和推理速度。剪枝通过移除模型中冗余或不重要的权重/神经元，减少参数量和计算量。比如一个 ResNet 可能有上千万个
文章详细介绍了模型压缩的四种主要技术：量化、剪枝、蒸馏和二值化。量化通过降低参数精度减少存储空间和计算量；剪枝移除冗余参数降低模型复杂度；蒸馏将复杂模型知识迁移到轻量模型；二值化将参数限制在两个离散状态实现极致压缩。文章分析了各种技术的原理、分类、优缺点及应用场景，并针对不同需求场景提供了技术选择建议，最后展望了模型压缩技术的未来发展方向。
提供工具对大文档进行摘要处理。•。
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stm32f4 +dp83848 modbustcp+modbusrtu以太网驱动程序稳定版工程用的armfly例程里的tcpnet 改进加了网线断线重连 端口断开重连打包发送…可串口以太网同时通讯可最高开20个socket 例程里已开4个可以参考连续实测24小时以上上百万帧无错误dp83848 phy芯片是汽车级 工业场合要比dm9161 lan8720…更稳定可靠 客户实测像w5500这类芯片
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