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本文介绍了一个基于语义的向量检索系统构建方案，整合了TextGen文本处理工具、all-mpnet-base-v2嵌入模型和PostgreSQL的PGVector扩展。系统工作流程包括：通过TextGen预处理文本数据，使用all-mpnet-base-v2模型将文本转换为768维向量，并存储在PostgreSQL数据库中。检索时，用户查询同样被向量化，通过PGVector进行相似度搜索。实现语义
它和我们平时调用 ChatGPT 那种"现成预训练好的大模型 API"完全不同。
摘要：本文探讨大模型在搜索推荐、NLP、CV和语音领域的落地挑战与技术方案。随着大模型进入行业应用阶段，企业面临跨域语义理解、多模态协同等难题。文章提出四大场景解决方案：1）搜索推荐领域采用生成式范式，结合语义ID和注意力机制升级；2）NLP任务通过参数高效微调和提示工程优化；3）CV领域构建"大模型+微调"范式解决碎片化问题；4）语音交互重点突破模态对齐。通过多语言语义搜索系统等代码示例，为企业
chatwoot 开源客服系统搭建,功能强大，支持多渠道客户对接，（支持app，web）,可对接自定义智能机器人，也可对接第三方机器人（如OpenAI，Captain）。可接通微信，电报等
本文作者分享了自己过度依赖AI编程助手的反思。在试用多个AI插件后，作者发现AI虽然提高效率，但也带来了思考能力退化、代码质量下降和知识空心化等问题。通过具体案例，作者指出AI生成的代码可能隐藏深层缺陷，且会削弱程序员解决问题的能力。作者提出"三用三不用"原则：用AI做脚手架、代码审查和知识查询，但核心逻辑、代码生成和问题解决仍需亲力亲为。最后推荐了注重验证和思维分析的AiPy
Anthropic联合吴恩达手把手带你用Claude API构建高效Agent的实战课程，时长约1小时，内容密度极高，推荐所有想降低大模型成本、提升Agent性能的朋友立刻收藏。
本文介绍了现代大型语言模型（如LLaMA、Qwen）在Transformer架构上的关键优化组件：RMSNorm、SwiGLU和GQA，以及它们相对于传统vanilla Transformer的改进。 RMSNorm：简化了LayerNorm，去除了减均值和偏置项，仅保留按均方根缩放，计算更高效且效果相当。 SwiGLU：在FFN中引入门控机制，通过sigmoid函数实现信息筛选，相比传统ReLU
本文探讨了现代大语言模型处理超长上下文的关键技术——旋转位置编码（RoPE）。通过对比传统学习式绝对位置编码，RoPE采用"旋转"而非"相加"的方式注入位置信息，使注意力内积仅依赖相对距离而非绝对位置。这种无参数的设计赋予RoPE天然的外推能力，解决了绝对位置编码的长度限制问题。文章从注意力机制对位置感知的需求出发，详细解析了RoPE的数学原理和实现优势，包括其置换等变特性、相对位置编码机制以及零
【摘要】WAIC2026标志着AI行业从技术狂热转向产业落地的关键拐点。本届大会聚焦四大核心趋势：1）大模型向垂直专精与端侧轻量化转型；2）国产算力实现全链条突破，支撑自主可控；3）具身智能推动AI从虚拟交互迈向实体行动；4）产业AI方案实现标准化普及，惠及中小企业。与往届相比，2026年更强调可量化商业价值，技术竞赛正被效率竞赛取代。随着行业褪去泡沫，AI开始深度融入实体经济，在医疗、工业、金融
JBoltAI的认知智能体是Agent的高阶形态——能理解+推理+判断+参与决策。普通AI Agent的典型模式是：接收任务→调用工具→返回结果。本质上还是效率工具——你说什么，它做什么。JBoltAI的认知智能体完全不同：它不是被动等待指令，而是主动理解问题、分析上下文、关联业务规则、做出综合判断。这个问题属于什么业务领域？涉及哪些业务对象？有什么业务规则？需要查看哪些数据？数据在哪里？怎么关联
DeepSeek在脉脉上招聘岗位涵盖大模型算法研究员（50万-150万年薪）、AI基础设施工程师等，普遍要求硕士以上学历及专项技术能力。高薪背后反映三大趋势：1）供需失衡，顶尖AI人才稀缺；2）人才直接影响商业价值；3）创业公司以高薪争夺核心团队。岗位分化显示行业新需求，如Agent开发、推理优化等新兴职位涌现。未来竞争力将取决于AI能力与产业结合的深度，而非单纯编码能力。当前5500元/日的实习
通过这些网站，可以看到实时的盲测排名、各单项指标（如数学、编程、逻辑）的评分，以及开发者的真实评测。综合对比 Gemini、GPT (ChatGPT)、Claude 等主流大语言模型的性能，最权威、直观且涵盖多维度评估的平台如下。
那个每天陪我写代码、改bug、起标题的AI，它背后的公司DeepSeek要上市了。从这条新闻出发，我想聊聊两件事：一是普通人如何通过AI学习编程，二是AI的运算逻辑和我学Python其实很像——都靠输入数据、找规律、再输出结果。区别在于，我的“数据”是报错信息和反复调试，而AI的“数据”是海量训练文本。它被训练，我学编程；它在迭代，我在改bug。我们都在以自己的方式往前走。也许有一天，我也会写出自
道本鹰眼审查矩阵的解法是：把每一次审查中产生的审核意见——业务提的、法务改的、财务补的——全部采集下来，用DeepSeek持续训练，转化为可调用的审查逻辑。下一个人处理同类合同时，系统会自动提示“上次类似的条款是这样改的，原因是……新人入职，一切重来。同类错误，不同的人在同样的条款上反复栽跟头。这不是能力问题，是机制问题——经验附着在人身上，人走了，知识就断了。道本的做法：合同起草时自动提取履约节
【WAIC2026前瞻：聚焦AI规模落地与产业赋能】本届世界人工智能大会以"去泡沫、重落地"为主基调，呈现四大核心赛道：1）垂直化大模型转向行业适配；2）国产算力全链条突破；3）具身智能机器人实景应用；4）千行百业智能化解决方案。大会将展示AI从技术突破到产业渗透的全景图，通过高峰论坛、实景演示和行业报告释放商业化信号，为不同观众提供差异化的技术对接与体验场景，标志着AI发展进
伊利诺伊大学：当AI学会"边问边找"，文献检索从此告别大海捞针
排查 Claude API 错误时，顺序比盲目重试更重要：先记录脱敏现场，再区分协议和错误类别，最后一次只修改一个变量。401 查认证边界，429 查限流、额度和重复提交，5xx 查服务端现场并限制重试，流式中断先做非流式对照，再按 SSE 阶段检查连接、代理和读取实现。
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