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是因为LM Studio中模型的搜素和下载，需要访问：https://huggingface.co/， 这个网站在国内无法正常访问。① 一定要把LM Studio安装路径下的所有文件中的huggingface.co全都替换掉，不能有遗漏，可以多查找几遍。软件下载网址：https://lmstudio.ai/，根据自己的操作系统选择对应的版本下载安装即可。② 在替换完成后，所有的文件需保存，才能生效
LM Studio提供了一个灵活、强大的平台，支持本地部署和微调LLM，适合对数据隐私要求较高的用户。未来可能增加更多本地化应用，如语音识别、视频分析等，随着硬件加速技术的发展，LM Studio的性能有望进一步提升，未来将支持更多的模型和插件，使得平台的适应性更强。它支持离线运行模型，并提供直观的界面，方便用户进行文本生成、模型微调和文档交互。LM Studio适合有一定技术背景的开发者和企业，
导言过去几十年间，人类的计算能力获得了巨大提升；随着数据不断积累，算法日益先进，我们已经步入了人工智能时代。确实，人工智能概念很难理解，技术更是了不起，背后的数据和算法非常庞大复杂。很多人都在疑惑，现在或未来AI将会有哪些实际应用呢？其实，关于AI的实际应用以及所带来的商业价值并没有那么的“玄幻”，很多时候就已经在我们的身边。接下来，【AI论文解读】专栏将会通过相关AI论文的解读，由深入浅...
在微调qwen-vl的时候，微调完成之后，模型也保存好了，但是用保存的模型进行推理的时候报错，看样子是找不到分词器tokenizer。
我们通过kimi或者qwen官方文档，可以自己申请key并通过api调用对应的大模型,为了评测大模型，除了调用相应的框架，如：opencompass（我本地配完环境运行不出结果，并且发现有人跟我是同样问题，但是目前为止依旧没有解决），因此这里我以MMLU数据集为例，评测对应大模型的准确率。
4.根据MCP协议规范，构建一个用于接收MCP 客户端请求、做标准化协议解析与参数校验、调用相应业务功能并返回标准化结果的MCP Server。将已有的应用转换为MCP（Model Context Protocol）服务需要将该应用的功能封装为标准化的MCP。1.首先需要识别应用中要提供给外部调用的功能，比如说API接口、数据查询、业务计算、资源检索这类能力。隔离开，通过标准化的内部API或SDK
MCP 全称，是由 Anthropic 推出的，核心作用是让 AI 模型 / 应用与外部工具、数据源实现的协作，解决了不同系统间 “沟通规则不统一” 的问题。
文章摘要 图神经网络（GNN）通过将用户、商品及其交互建模为图结构，利用消息传递机制捕捉高阶关系，显著提升推荐系统效果。相比传统协同过滤仅分析直接交互，GNN能发现"朋友的朋友"等潜在关联，并融合多源异构数据（如用户画像、商品属性）。典型应用包括Pinterest的PinSage（随机游走采样）、阿里的EGES（异构图建模）和轻量级LightGCN。尽管面临计算成本高、过平滑等
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