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Trae AI IDE：重新定义智能开发的未来——代码与框架的深度协同，打造开发者高效工具在人工智能技术飞速发展的今天，开发工具正在经历一场深刻的变革。Trae AI IDE，作为字节跳动推出的全新一代AI编程辅助工具，以“智能、高效、易用”为核心理念，重新定义了代码开发的体验。它不仅支持全中文界面，免费使用，还能无缝对接主流开发框架，为开发者提供从代码生成
随着汽车电子、航空航天及工业自动化等领域对嵌入式系统的实时性和可靠性要求不断提升，复杂网络架构的设计与验证正面临前所未有的挑战。如何在高带宽、低延迟、强确定性的需求下实现精准的性能预测与优化，成为工程师攻克技术壁垒的关键。作为嵌入式实时网络仿真领域的领军者，法国国家信息与自动化研究所（INRIA）孵化的RTaW公司，凭借其核心产品RTaW-Pegase，持续为全球客户提供高效的解决方案。
DeepSeek通过混合专家架构、动态路由、FP8混合精度、多头潜在注意力和多Token预测等原创技术，实现了大模型训练与推理成本的量级下降，极大提升了效率与性价比。其开源生态和持续创新，不仅为中国AI产业带来了新的范式，也为全球AI行业树立了技术标杆。未来，随着无限上下文、多模态融合、自我进化、AI安全治理等技术的突破，DeepSeek有望成为AGI时代的基础设施级存在，助力AI技术迈向更高效、
通常要达到熟练的进行大模型的学术研究与开发，至少你要准备 数学、编码、常用模型的知识还有LLM相关的知识的准备。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言，从框架很明显，这是一个偏学术方向的指南要求，到常用模型的学习方法，给你捋一个通透，也可能是不爱学习的劝退文。大模型目前在人工
满血版DeepSeek虽然很好用，但仍然有三个主要缺陷：为解决这三点问题，可采用RAGFlow+DeepSeek本地部署的方案。这套方案对设备依赖性较高，因为需要使用Docker做部署+本地大模型进行推理，因此需要中高端设备。以下我采用的设备配置为 i9-13900K + 64G内存 + 4090显卡，操作系统为windows10，实测发现，至少需要32G内存才能流畅运行。如何本地部署DeepSe
大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation Model，基础模型。大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。除了语言大模型之外，还有视觉大
本工作流只用到了简单的6个节点，下面详细介绍，搬好小板凳。因为我们这个工作流是自动获取网页上新闻，不需要提供参数，这里的input参数改成非必填，或者删除。你需要查看的新闻网址这里你输入的新闻网址需要是那种免登录的，否则节点拿不到新闻将上一步获得的新闻网页转换成易读的markdown格式HTTP请求节点的输出整理上一个节点的markdown内容，转换成“标题+链接”的形式html2md插件返回的m
AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。AI 大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等关键硬件设施。这些硬件设备
如何安全、高效地将这些大模型集成到应用程序中，成为了一个亟待解决的问题。Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它提供了一种标准化的客户端-服务器架构，用于在应用程序中集成 AI 功能，同时确保安全性和可扩展性。本文将详细介绍 MCP 的架构、基础协议、生命周期、传输机制、安全性以及优缺点。
姜还是老的辣，Dense Transformer对于个人或者小企业还是友好的，上手难度会更低但是如果你对吞吐量、训练效率有更高的要求，就可以考虑MoE或者Hybrid-MoE，但是上手难度会更高，比如训练容易过拟合，小数据集表现会不好，过度使用一些专家等挑战是存在的
「AI安全赛道迎来关键攻坚期 」OpenManus开源揭示多Agent协作无限可能，却暴露工具层深度风险：浏览器自动化可能引发XSS攻击，代码执行器或成新型攻击入口...
本文全面阐述了RAG系统从数据收集、数据清洗（包括领域专有名词处理）、智能数据分块与QA对生成，到向量化、向量数据库选择与配置，再到检索方式及重排序，直至整合输出、监控反馈和安全保障的全流程。通过这一完整方案，旨在为构建高效、稳定且安全的检索增强生成系统提供切实可行的解决方案。
DORA一个开源的极其快速和简单的面向数据流的机器人框架，用于管理您的项目和运行复杂的应用程序，用 Rust 编写。面向数据流的机器人体系结构 （ dora-rs ） 是一个框架，可快速简单地创建机器人应用程序。dora-rs 实现声明式 Dataflow 范例，其中任务在作为单个进程隔离的节点之间进行拆分。每个节点都定义其输入和输出以与其他节点连接。数据流范例的优势在于创建一个抽象层，使机器人应
生成式 AI 应用创新引擎，开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用，比 LangChain 更易用。一个平台，接入全球大型语言模型。不同应用场景，自由体验、无缝切换，实现业务层和模型层解耦。
随着大模型（如 GPT-4、BERT、GPT-3.5 等）在自然语言处理、图像识别、医疗诊断等领域的广泛应用，如何构建高效、灵活的架构来支持大模型在复杂场景下的应用变得至关重要。本文将详细介绍几种常见的大模型应用架构设计模式，包括路由分发架构、大模型代理架构、基于缓存的微调架构、面向目标的 Agent 架构、Agent 智能体组合架构以及双重安全架构设计模式。
农业强国是社会主义现代化强国的根基，推进农业现代化是实现高质量发展的必然要求。农业数字化转型需要积极稳妥推进数字农业建设，因地制宜谋划特色农业数字化发展。北京浪潮云计算有限公司聚焦县域经济发展领域，依托云网边端协同、云数智融合、建管运一体化的全栈服务能力，创新打造海若大模型、产业云服务平台等核心产品，通过搭建具有当地特色的农业产业云服务平台，释放农业“数据要素”叠加倍增效应，推动农业数字化转型，推
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活。而在人工智能的众多领域中，AI 智能体宛如一颗冉冉升起的新星，逐渐成为各界瞩目的焦点。它究竟是什么？又为何能被视作下一代智能革命的引擎呢？简单来说，AI 智能体是一种能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能实体。它就像一个具备智慧的 “数字助手”，能根据周围环境的变化和设定的目标，灵活地调整自己的行为。与传统的 AI 应用不同，A
你们知道吗？现在写作不再是作家的专属，每个人都可以成为故事的讲述者。但长期面对空白的页面，灵感总是忽有忽无。不过，我们有全新的——ai工具能激发创作灵感、辅助我们进行内容构思、自动生成文章初稿。那么，如何使用ai写作工具来高效输出文章呢？接下来，我将手把手教你7个ai智能写作技巧，让你的创作更加得心应手！→为何选择这个软件？AI写作宝是一款免费的人工智能写作助手，可以帮助我们更高效地编写文章。它提
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型（LLM）的推理问答框架，旨在通过结合知识图谱和向量检索的优势，提供更加严谨的决策支持和信息检索服务。KAG通过四个关键方面来增强LLM和知识图谱1.对LLM友好的知识表示；2.知识图谱与原文片段之间的互索引；3.逻辑形式引导的混合推理引擎；4.以及与语义推理的知识对齐。简单来说，KAG
自工业革命以来，工业生产先后经历了机械化、电气化、自动化、信息化的演进，正从数字化向智能化迈进，人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 大模型以其强大的学习计算能力掀开了人工智能通用化的序幕，持续加速产业升级和高质量发展，成为推动我国工业智能化的关键因素和数字经济发展的重要引擎。工业大模型，特指在工业领域设计和应用的、具有大量参数的人工智能模型，它们通过深度学习和海量数据分析，
商汤领先发布“日日新 SenseNova”大模型体系，提供自然语言、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型以及能力，结合决策智能大模型，为 AGI 实现提供重要起点。除语言大模型“商 量 SenseChat”外,“如 影SenseAvatar”、“琼宇 SenseSpace”、“格物SenseThings”、“秒画 SenseMirage”一系列生成式 AI 模型，能够在文生图创作、
DeepSeek是什么？DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1 是开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。主要特点：AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大。DeepSeek能做什么？直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话，文本生成，语义理解，计算推理，代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度搜索模式，同时支持
微调是指在已经训练好的大型预训练模型的基础上，进一步训练该模型以适应特定任务或特定领域的数据。相比从零开始训练一个模型，微调所需的数据和计算资源显著减少；可以在特定任务上取得更好的性能，因为模型在微调过程中会重点学习与任务相关的特性；可以在多种领域（如情感分析、问答系统等）上进行微调，从而快速适应不同应用场景。举个🌰：想象一下，你有一只机器人狗，它已经在基本的狗行为上进行了初步训练，比如行走和听
Manus是一个真正自主的AI代理，能够解决各种复杂且不断变化的任务。其名称来源于拉丁语中"手"的意思，象征着它能够将思想转化为行动的能力。与传统的AI助手不同，Manus不仅能提供建议或回答，还能直接交付完整的任务结果。作为一个"通用型AI代理"，Manus能够自主执行任务，从简单的查询到复杂的项目，无需用户持续干预。用户只需输入简单的提示，无需AI知识或经验，即可获得高质量的输出。这种"一步解
在办公场景中，WPS 作为一款强大的办公软件，不仅提供了丰富的文档编辑功能，还支持宏（Macro）来实现自动化处理。随着人工智能技术的发展，将大模型（如 ChatGPT、DeepSeek、文心一言等）集成到 WPS 中，可以大幅提升文档编辑、内容创作、数据分析的效率。本文介绍如何通过 WPS JS宏调用 DeepSeek 大模型，实现自动化文本扩写功能。1.随便打开一个word文档，点击工具栏“工
Meta 发布了最新 AI 模型系列 ——Llama 4，这是其 Llama 家族的最新成员。该系列包括 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。所有这些模型都经过了大量未标注的文本、图像和视频数据的训练，以使它们具备广泛的视觉理解能力。在大模型竞技场（Arena），Llama 4 Maverick 的总排名第二，成为第四个突破 1400
业界推测 2025 年是 AI Agent 的元年，从目前的技术发展速度看确实是有这个趋势。从年初 DeepSeek 的爆火开始，目前开源大模型的能力基本与商业大模型拉齐甚至是超越，完全开放的开源策略让大模型的使用彻底平权。这个可以说在某种程度上改变了 AI 应用的商业模式，基于自训练的闭源模型的优势被显著削弱，商业竞争从模型性能转向对应用场景的创新。
基于 DeepSeek大模型 开发AI应用的理论和实战书籍推荐，涵盖基础理论、模型架构、实战技巧及对比分析，并附表格总结
本期主要讲解了分布式微服务的发展来源，从单机架构到分布式，再到微服务，都进行了一一的描述
DeepSeek-R1 Thoughtology研究为我们打开了观察AI"思考"过程的窗口，展示了大型推理模型如何通过多步思考解决复杂问题。虽然存在诸多局限，这项研究仍为理解AI认知过程提供了宝贵的初步见解。随着研究的深入，我们不仅能更好地理解AI如何"思考"，还能帮助开发更高效、更安全、更接近人类思维的AI系统。未来的AI可能不只是能回答问题，还能像人类一样真正"思考"、推理并做出判断，这将彻底
其实国产AI的能力已经相当强大了，关键是要用对工具。
Ampere 架构的 GPU 采用了多个[流多处理器]（SM）和更大的总线宽度，提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。而受到影响较大的还是 NVlink 上的削减，但是因为架构上的升级，虽然比不上同为 Hopper 架构的 H100，但是比 ampere 架构的 A800 还是要强上不少的。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的
大模型增强应用，用来做界面化的交互，同时也可以处理文本标记，以及向量数据存储，这样我们就可以给自己部署的大模型投喂数据了。OK，正式开始！
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