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2022年2月，国家发展改革委等部门联合印发文件，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。为助力东北、华北、西北等多省份科技发展，提高当地算力水平和实现智慧化升级，同时也为客户提供更快的算力交付和应用体验，思腾合力在夯实了天津人工智能产业
毕业论文的写作，从来不是一场“孤独的修行”。从选题时的迷茫、框架搭建的混乱，到内容打磨的纠结、格式调整的抓狂，再到查重降重的焦虑……，微信公众号搜一搜“书匠策AI”），就像一位全能型“科研搭子”，用六大核心功能帮你扫清障碍，让毕业论文从“地狱级挑战”秒变“通关游戏”！，或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，让学术之路因智能而更高效、从容！
摘要： 程序员华哥分享从月薪5千到年入百万的转型经历。2019年他厌倦了996的打工生活，偶然通过技术文章走红后，开始专注自媒体：坚持输出实战类内容、打造差异化定位，逐步实现广告、专栏、咨询等多元变现。三年后，他虽收入提升，但坦言压力与责任并存，最珍贵的收获是读者认可与自我价值实现。他建议技术人保持长期主义，以优质内容建立个人品牌，并强调“创业思维”比结果更重要。核心启示：持续输出价值，世界终会回
来了，来自微软研究院！在相同超参数的设置下，可以达到。这意味着。用这种方法训练的模型规模最高可达130亿参数规模，训练Tokens数量也达到千亿级别。而且用的还不是真·FP4，而是通过FP8来模拟，如果采用真的FP4，效果还能进一步提升。（注：研究开展时，尚未有原生支持FP4的硬件，故作者通过在FP8的TensorCore上模拟实现）网友评论说，效率更高质量却没什么损失，FP4真的是个game c
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的核心在于将用户感兴趣的数据无缝连接至大型语言模型（LLM），实现数据驱动的生成式AI功能。这一过程充分结合了生成式AI的强大能力与数据资源的深度融合，使得LLM能够更高效地提供精准且上下文相关的回答。RAG 系统的潜力远不止于传统意义上服务于聊天机器人类型的应用程序，还将在改进业务决策、预测分析等创新型 AI
以上只是通用的运行库dll处理方式，如果你遇到缺失文件是第三方的软件文件，那么就需要下载到属于这个程序所匹配的版本的文件，然后将这个文件复制到这个程序的安装目录下才能解决问题。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的可以单独下载文件解决，但还是建议安装完整的运行库，可以尝试采用手动下载替换的方法解决问题！文件下载完成后，下方列表会有很多个不同版本的文件，
查询抽象旨在提供对事实需求的更广泛视角，可能导致更多样化和全面的结果。这涉及到识别和提炼查询的基本意图和核心概念元素，然后创建一个高层次的表示，捕捉本质含义的同时去除具体细节。场景：查询抽象主要针对不仅需要理解事实，还需要理解并应用与数据上下文相关的领域特定推理的查询。案例：例如，原始查询“中国举办过多少次奥运会？”可以被抽象为“奥运会的举办历史”，这种抽象提供了一个更广泛的背景，有助于理解和回答
然后按下Win+R键，输入“Python”打开命令行，输入Python和FFmpeg的名字，如果有响应信息，就说明配置成功啦！对了，关闭工具界面后，想再次使用时，只需要重新打开项目文件夹的命令行，输入指令后再执行python文件“app.py”就行啦。接着，安装FFmpeg，我给大家准备了一个简单的Bat命令文件，解压文件后在bin文件夹里找到Bat命令文件，双击运行一下就配置好了。如果你的电脑有
在这个内容爆炸的时代，水印几乎无处不在。从抖Y、快S的热门短视频，到淘B、京D的商品展示图，再到各类网站的宣传视频，水印已经成为数字内容的"标配"。幸运的是，专业的去水印工具应运而生，它们不仅能精准识别水印位置，更能完美修复画面细节，让素材重获"新生"。今天为大家精选三款免费神器，支持全网主流平台，包括但不限于抖Y、快S、小红S、B~站等，真正做到"一网打尽"。
表3的数据显示，在控制变量相同的情况下，Adaptive-Prompt (E)在所有任务上都取得了最好的表现：在GSM8K上达到82.5%的准确率，在StrategyQA上达到76.7%，在CSQA上达到77.3%。传统的提示方法往往依赖于固定的示例集，这限制了模型的潜力发挥。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、
支持多种医疗任务，包括医学影像处理、报告生成等。：基于多模态大型语言模型（MLLM），集成多种医疗工具。：在多个医疗任务上优于现有开源方法，甚至超过闭源模型 GPT-4o。
今天简单聊聊Agent的短期记忆管理，短期记忆大多数时候是指对话过程中产生的上下文信息。一共3种短期记忆管理策略，内容可能会比较简单，主要是这2天在试玩一些开源的open deepreserach方案，发现langgraph新增的一些方法，用起来比较方便，分享给家人们~目前的大多数chatbot系统都在做一件事，它们会存储对话历史中的每一句话。现在的大模型，大多数都会使用ChatML的prompt
Storm是斯坦福大学开发的一个开源人工智能驱动的知识管理系统。STORM基于大语言模型（LLM），能够从零开始构建类似维基百科的文章，通过互联网搜索和引用整理，生成完整的带有引注的长篇文章。它特别适合希望轻松探索新领域，获取相关信息并将其组织成知识体系的用户。
llama.cpp是一个高效轻量的C/C++框架，用于在普通硬件上运行大型语言模型。它支持多种量化技术(1.5-8位)和硬件加速(CPU/GPU)，特别优化了Apple Silicon性能。核心特性包括GGUF模型格式、多模态支持、128k长上下文处理，以及Metal/CUDA/Vulkan后端。相比HuggingFace等框架，它更轻量、低内存，适合本地部署，但配置要求较高。该项目持续演进，已支
基于fpga sata2.0sata 3.0 IPhttps://item.taobao.com/item.htmspm=a2126o.11854294.0.0.94d44831cIyN7Z&id=581381525693存储系统特点：1.存储容量大，最多挂4块SSD，如果选择2TB SDD，最大容量可以8T；2.存储速率快，该款产品通过组阵列方式可以达到2GB/s的存储速率；SATAII:单路硬
MemoryManager是一个基于LLM的API，用于从对话中提取关键信息并管理长期记忆。它支持添加、更新和删除记忆，并通过定义具体的数据结构（如UserFoodPreference）来优化信息整理。代码示例展示了如何使用Pydantic创建记忆结构，并通过create_memory_manager生成MemoryManager实例。该API利用LLM工具调用来更新记忆，但不同模型的准确性可能有
当前金融领域的LLM存在两大局限：缺乏深度的股票分析能力和缺乏客观评估指标。本文提出FinSphere，一个对话式股票分析代理，包含三大模块：Stocksis：由行业专家策划的数据集，提升LLM的股票分析能力。AnalyScore：系统化的股票分析质量评估框架。FinSphere：能够生成高质量股票分析报告的AI代理。实验表明，FinSphere在分析质量和实际应用方面优于一般和特定领域的LLM及
项目链接：https://github.com/qiufengqijun/mini_qwen预训练微调sft偏好dpo数据16B token9M条60K 条训练时间(h)25431epoch数133设备6*H8006*H8006*H800batch_size11521152384学习率1e-41e-55e-7序列长度102410241024训练策略zero-2zero-2zero-2。
论文简评：这篇关于学术期刊推荐的文章是一个创新性的尝试，它利用了异构图增强的链式推理方法（HetGCoT-Rec）与大型语言模型（LLMs）来解决学术期刊推荐的问题。该框架通过提出结构感知机制和多步推理策略，将基于图的语义信息转换为自然语言，从而显著提高了推荐性能。此外，研究还展示了在OpenAlex数据集上的强大实证结果，并且提出了双通道和四步推理过程作为一种有组织的方法，用于整合图表来源和语义
本文介绍了，由香港科技大学（广州）、上海人工智能实验室、以及中国人民大学联合发布。文章系统梳理了多模态大模型可解释性的研究进展，从进行了全面阐述。同时，深入分析了当前研究所面临的核心挑战，并展望了未来的发展方向。本文旨在揭示多模态大模型决策逻辑的透明性与可信度，助力读者把握这一领域的最新前沿动态。论文名称：Towards Explainable and Interpretable Multimod
-正文-工具（Tool）通过参数自定义工具通过解析文档字符串配置定义工具通过大模型的 Tool calling 调用工具代码示例完整日志近年来大模型发展过程中面临的几个核心挑战：静态知识的局限性、执行能力的缺失、与外部系统的割裂。为了应对这些挑战，推动大模型从单纯的语言生成工具演变为真正的任务执行引擎，Function calling 诞生了，成为大模型一项不可或缺的核心能力。我们在做应用开发的时
这些Multi-Agent框架允许为Agent赋予自定义工具，并将其与外部系统无缝集成，以执行在线支付、搜索网络、进行 API 调用、运行数据库查询、观看视频、发送电子邮件等操作。
国物联网操作系统国研政情·经信研究智库：对话中国经济和信息化
目前，国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，协调区域平衡化发展，推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。2018年，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉提出算力经济概念，指出以计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段，算力经济涵盖算力基础设施、算
《DeepSeek零基础入门指南》是一份面向技术小白的实用手册，全面介绍了DeepSeek中文大模型的核心功能和使用技巧。指南从基础概念讲起，详细解析了文本创作、编程辅助、知识问答等八大核心能力，并提供了具体场景下的操作示例。针对不同使用需求，文章特别设计了场景选型建议，帮助用户快速匹配最适合的功能模块。此外，还包含高手进阶技巧、常见问题解答和实战案例演示，手把手教用户从零开始掌握这一AI工具。该
摘要：随着科研数据量激增，高校科研面临数据处理复杂、图表制作耗时、论文撰写周期长等挑战。DeepSeek作为AI辅助工具，通过高效处理实验数据（清洗、统计、EDA分析）、智能生成图表代码与描述文本，并辅助构建论文结论框架，显著提升科研效率。研究表明，该工具能缩短数据处理周期60%以上，图表描述准确率达90%，结论初稿生成时间减少50%。但需注意，研究者需保持主体地位，对AI输出进行严格验证。人机协
Storm概念以及架构详解一、什么是Storm?二、离线计算和流式计算2.1 离线计算2.2 流式计算2.3 Storm与Hadoop的区别三、Storm的体系结构四、Storm的运行机制五、Storm的安装配置六、启动和查看Storm七、Storm的常用命令八、Demo演示：WordCount及流程分析九、Storm的编程模型十、Storm编程案例：WordCount十一、Storm集群在ZK上
网购时刚下单，库存立刻显示"已减少"；刷短视频时，系统立刻推荐你刚看过的同类内容；外卖APP里，订单状态从"商家接单"到"骑手配送"实时更新。这些场景的核心需求是**“数据一来，立刻处理”——也就是实时数据处理**。而Storm，就是专门解决这个问题的"实时数据生产线"。本文的目的是：用最通俗的语言讲清楚Storm的核心概念（拓扑、Spout、Bolt）、运行机制（集群架构）、实战用法（写一个实时
open()接受三个参数:一个包含Storm配置的Map,一个TopologyContext对象，提供了topology中组件的信息,SpoutOutputCollector对象提供发射tuple的方法。相当于storm的master,负责资源分配和任务调度,一个普通的storm集群只有一个nimbus(京东是对nimbus做了集群,加入了选举等概念,防止nimbus突然挂掉)是拓扑结构中的数据来
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