指标数值训练时间（2×RTX4090）3.2小时显存占用（每卡）18GB推荐准确率92.3%平均响应时间1.4秒数据质量优先：500+条高质量样本即可获得不错效果渐进式调参：先小规模测试(100步)验证收敛性领域特征强化：特殊token和模板设计至关重要硬件高效利用：4bit+LoRA实现单卡微调通过本方案，我们成功将7B大模型转化为专业的民宿推荐助手，验证了DeepSeek-R1在垂直领域的强大
在使用PyTorch实现线性回归算法时，我们需要准备好数据集，然后通过框架将前向传播的内容做好，并且“选择”好反向传播过程中所用到的一些参数或者参数更新的方法（如梯度下降）。在选择好输入特征和输出特征后，按照自求导线性回归的思路，我们应该进行 w 和 b 的初始化，给模型一个起始点，使其能够开始学习并逐渐优化参数。而在使用框架实现时，参数的初始化是框架自动处理的（随机值），所以就不用我们再去手动初
简介：Make websites accessible for AI agents开源地址： https://github.com/browser-use/browser-useBrowser-Use 是一个开源的网页自动化库，它通过提供一个简单的接口，让 LLM 能够与网站进行互动。这个库支持多标签管理、XPath 提取和视觉模型处理，使得自动化网页操作变得更加简单和高效。
ResNet通过残差块设计解决深层网络训练难题，允许跨层恒等映射，缓解梯度消失。其核心为残差学习，每个块拟合目标与输入的差值，使优化更易。ResNet-18等模型通过堆叠残差块实现，在ImageNet等任务中表现优异，推动深度学习发展。
摘要用心了
完美解决安装pytorch cuda版本超级慢的问题
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。可以快速搭建生产级的生成式AI应用。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和API。在linux环境中使用docker部署difyvllm部署DeepSeek-Rollama部署bge-m3，并在dif
本文将介绍一种新的方法，可以有效提升上采样操作中的精度，解决传统 int8 精度量化带来的精度下降问题。
从今年 1 月 DeepSeek-R1 的提出，到人们开始在多模态大模型、甚至自动驾驶的 VLM 中加入 GRPO，仅仅过去了不到两个月。我们可以看到在这一波开源的浪潮下，AI 领域的发展肉眼可见地再次加速，下一次突破可能已近在眼前。不过在这股浪潮中，能算得上引领潮流的团队只是少数。进入大模型时代之后，昆仑万维在多模态领域的探索一直引人关注。
此外，提供AI翻译、PPT制作、语音克隆等强大多媒体功能，支持大模型接入微信，并兼容易支付、微信支付等多种支付方式，扩展性强，应用场景广泛。结合混元和DeepSeek模型，其支持多种编程语言，覆盖开发、评审、文档校对等场景，用户可通过拖拽上传文件，享受便捷智能服务。积分按月重置，未用积分不结转，免费及附加积分永不过期，使用顺序为月度、附加、免费。眼镜通过AI技术实现物品识别、餐厅信息查询等功能，类
随着HarmonyOS应用的持续发展，应用的功能将越来越丰富，实际上80%的用户使用时长都会集中在20%的特性上，其余的功能可能也仅仅是面向部分用户。用户在下载应用时，如果应用包含大量的功能和资源，可能会导致下载时间过长；应用如果包含许多不常用或特定用户群体才需要的功能，这些功能会占用用户设备的存储空间；如果应用体积庞大，启动和运行速度可能会受到影响。为了避免用户首次下载应用耗时过长，及过多占用用
从零搭建GPT，从GPT搭建DeepSeek
打开NVDIA控制面板，点击左下角“系统信息”，然后就可以看到NVDIA GPU的详细信息，其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。然后在PyTorch官网找到正确版本进行下载安装。使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。这时候可能没有将CUDA添加到环境变量。, 以及PATH中是否包含了cuda的bin目
本篇文章介绍了如何使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 技术对 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行轻量级微调，从而高效适配特定任务。我们详细解析了 模型加载、数据预处理、LoRA 适配、训练配置及推理评估 的完整流程，并提供了代码示例。通过 LoRA，我们可以 在较低计算资源下快速微调大规模视觉-语言模型（VLMs），使其更适用于特定领域任务。对于希望优化 Qw
在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。
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