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因为它做了之前所有模型都没做到的一件事：把AI的能力包装成了一个普通人直接能用的产品。你不需要懂技术，不需要学编程，只需要像跟朋友聊天一样打字，AI就能回答问题、写文章、写代码、翻译、总结、分析。长期以来，AI对于大众，都只是科幻电影里的一时惊艳，或者新闻里"又双叒叕取得突破"的过目即忘。ChatGPT的出现，让每个普通人，真切地感受到了AI的存在。只需要像和普通人对话一样，问AI问题、让AI写文
在深入探讨AI Agent Harness的架构设计与实现之前，我们需要先明确一些核心概念。
现在做 AI 应用，最容易被忽视的不是模型，而是 API 接入成本过去一年，很多人做 AI 产品时，第一反应都是：选哪个模型？用 GPT？Claude？Gemini？DeepSeek？Qwen？
如何构建一个统一框架来整合规则、参考答案及核查清单等异构评估标准以解决现有奖励模型评价机制割裂的问题？论文提出Skill-RM框架，将奖励建模重构为可复用的智能体技能执行过程，通过动态编排异构资源实现了评估的一致性与透明度。
2. **已连接好翻译数据库**（插件支持接入百度、谷歌、DeepL、火山、DeepSeek等在线翻译引擎，也可使用本地术语库）。**源语言** 选择图纸原文的语言（例如中文、英文、日文、韩文、俄文、越南文、泰文、法文等，支持数十种语言互译） |插件将**自动批量处理**文件夹内的所有图档，整个过程无需人工干预。**选中存放待翻译DWG图档的文件夹**，点击确认。1. **打开图纸查看**：逐张打
我用 Kimi、GLM、DeepSeek 三个模型，在 13 个公式修复任务上跑了一遍。最好的 模型对了 10 个错了 3 个，最差的模型 错了 7 个。思路很简单：不看代码，看数据。有些事，确定性方法做得更好——尤其是在它不知道的时候敢于说不知道。但在金融计算、医疗剂量、自动驾驶这些错不起的场景，你需要一个在不确定时主动收手的系统。另外，跪求arxiv能帮忙背书的，CS.SE方向，能否帮忙背书的
AI 开始更深地进入高价值专业场景。OpenAI 最新披露的研究显示，AI 已经能在儿科罕见遗传病的疑难重分析中为临床专家提供可验证线索，延续了其前两天在生命科学方向上的密集发布节奏。大模型产品竞争转向“持续在线的代理能力”。Google 正把 Gemini 从“会回答问题”推向“能主动管理任务”，24/7 agent 化成为下一阶段用户入口竞争重点。国际 AI 竞争同时受到地缘监管牵引。
第四章讲述了钩子，让agent_loop变得更整洁的操作。完整代码见我们的任务是：1，了解hooks，清楚hooks的重要性2，将s03的代码一步步重构为hooks3，感受引入hooks之后的模型交互过程还记得第三章末尾我遇到的问题吗？在真实环境中往往会编写一些日志函数去实时监控模型的工作状态，那监控有很多种，有的在调用结束时，有的在调用之前，如果我们想把这些都加进去，那整个agent_loop会
VibeThinker-3B是一个30亿参数的紧凑模型，专注于可验证推理任务（如数学、编程和STEM）。通过优化的频谱到信号后训练流程，该模型在AIME、LiveCodeBench等挑战性基准测试中表现优异，性能媲美参数规模大数百倍的顶级模型（如DeepSeek V3.2、GLM-5）。研究提出"参数压缩-覆盖假设"，认为可验证推理能力可被高度压缩到小模型中，而开放域知识则需要大规模参数覆盖。实验
大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。大语言模型 (LLM) 指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，这些模型在大量的文本数据上进行训练，例如国外的有GPT-3 、GPT-4、PaLM 、Galactica 和 LLaMA 等，国内的有ChatGLM、文心一言、通义千问、讯飞星火等。研究界给这些庞大的语
想知道怎么让 AI 模型真正为你所用吗？我来分享一下我是怎么从一个一脸懵的新手，在一个周末变成微调大神的！
最近陆续收到一些朋友的提问：Excel该怎么更好的录入fastgpt知识库呢？录入之后知识库问答效果不佳又怎么办呢？
①打开DS本地部署大师软件，在软件的主界面中，点击【模型】选项，这里会列出DeepSeek-R1的各个版本，如7B、14B等模型。deepseek 满血版部署要求较多，很多软件无法满足大家的需求，接下来，带大家了解一下DS本地部署大师，这款软件支持deepseek多模型适合不同电脑安装，快和小编一起来了解一下。通过了解DeepSeek满血版的硬件要求，并借助功能强大的DS本地部署大师，用户能够更加
本文介绍了Ollama工具的部署和使用方法。Ollama是一个支持在本地机器上运行大型语言模型（LLM）的工具，兼容macOS、Linux和Windows平台。文章详细讲解了Linux系统的安装步骤，包括通过命令行安装、查看服务状态和版本验证。在配置部分，说明了如何修改HOST设置实现远程访问、自定义模型存储路径、指定GPU运行等关键配置，并提供了权限设置和问题排查方法。最后列举了Ollama的主
本文将利用 Ollama、Deepseek-R1、AnythingLLM 搭建强大的本地个人知识库，并详细介绍 Continue 在 VScode 中的本地集成，带你解锁全新的技术应用体验，开启高效知识管理与开发的新征程。
测试显示，llama.cpp在单并发时表现优异，但多并发下性能急剧下降。该引擎缺乏对张量并行和批推理的优化支持，仅适合CPU卸载场景。对比测试表明，在14张RTX3090的服务器上，vLLM使用张量并行处理Llama3-170B模型时达到800token/s，而llama.cpp仅1token/s。专家建议，多GPU环境应优先选择vLLM、ExLlamaV2等支持张量并行的推理引擎。文章还附带了大
Ollama 为本地部署大模型的框架，DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 已上架 Ollama，感兴趣的读者可尝试安装 Ollama，在本地部署运行 DeepSeek-R1-0528 模型。
知识库领域的 LLM 大模型和 Embedding 大模型有区别么？为什么在 RAG 领域，需要单独设置 embedding 大模型？
Ollama 是一个大语言模型管理工具（开源项目），专注于在上运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它的目标是让用户能够轻松地在自己的设备（如个人电脑或服务器）上运行各种开源大模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等），而无需依赖云端服务。
我们将分析 Ollama 和 vLLM 这两个最受欢迎的框架，它们都支持 OpenAI API 兼容性。本分析将涵盖性能、易用性、自定义能力以及其他有助于选择最适合你特定用例的框架的公平比较。
要搭建我们自己的大模型，就要把目前有的大模型下载下来，因为我们基本上不具备自己本地训练大模型的条件。下载大模型进行本地部署，目前最方便的工具是Ollama。
今天继续讲利用Ollama+DeepSeek+AnythingLLM轻松投喂打造本地大模型知识库
本文介绍了如何使用本地模型LLama 3.1进行GraphRAG操作，通过构建知识图谱来增强检索生成能力。GraphRAG利用节点（实体）和关系（连接）构建结构化知识，结合向量数据库提升检索效果。作者演示了如何用LangChain、Ollama和Neo4j创建意大利餐厅家族关系图谱，包括环境配置、数据加载和图转换等关键步骤。虽然该方法计算成本较高，但使用本地模型可有效降低成本。文章提供了完整的代码
有学习者问「可以上传文件啥的吗」？有的兄弟，有的。今天完整教程，它来了！
本文将手把手教你从安装到高级使用的完整流程，避开那些官方文档没明说的坑。
摘要：Transformer核心机制通过query/key/value语义embedding实现上下文感知的动态表征。query与key计算相似度，经softmax加权后与value相乘，生成包含上下文信息的token表征。该设计解决了长距离依赖问题，并支持并行计算。位置信息通过embedding相加而非拼接引入，避免维度膨胀。NanoGPT实现中，采用多头注意力机制，先层归一化再计算注意力权重，
本文介绍了基于DeepSeek v3模型的AI服务对接实现，主要包含以下内容：1) 通过YAML配置文件管理API密钥和基础URL；2) 服务层采用Spring Boot构建，实现API请求封装、参数设置和响应处理；3) 控制器层提供RESTful接口并支持多模式提示词管理；4) 配置类初始化HTTP请求组件。系统采用了标准化的消息格式和参数配置，优化了响应速度，并实现博物馆讲解场景下的多风格对话
通过以上步骤，已经成功在本地搭建了一个基于RAGFlow的智能问答系统。从环境准备到模型配置，再到知识库的创建和问答测试，每一步都至关重要。RAGFlow的强大功能不仅体现在其高效的问答能力上，还体现在其对多种数据格式的支持和灵活的配置选项上。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
解决LLaMA-Factory微调过程中，更新transformers版本后出现微调失败问题
我们将在MacBook Pro上部署Llama3，让大家在本地体验最强开源大模型。
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