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干货收藏！DeepSeek为何钟情蒸馏模型？大模型蒸馏技术全方位拆解
本文介绍了如何通过DrissionPage技术栈对传统爬虫进行重构与优化。原始方案使用urllib、BeautifulSoup、正则表达式和xlwt等技术，存在效率低、扩展性差等问题。DrissionPage方案通过SessionPage、ChromiumPage等模块，显著提升了请求处理、页面解析和数据存储的性能，支持动态渲染和分布式爬虫架构。重构后的代码采用面向对象设计，配置与逻辑分离，增强了
这种用结构化的提示词挖掘大模型能力的体验，早期造就了大量围绕提示词调优的 Prompt Hacker 群体，也使得写提示词在一段时间里，成为优化大模型输出的核心技巧。然而，这种做法的核心问题也很快暴露出来：过度依赖个体经验，缺乏系统性、稳定性和可复用性，同一个提示词在不同模型或不同时间段下的表现千差万别，一套提示词很难横跨多个任务、多个上下文等等。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的
例如在文章开头，我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话，一个高质量智能体，不再只是让大模型回答用户的问题，而是通过上下文工程，帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入，包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围，实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像，一开始所有应用和历史信息都保留，但当手机出现运
🚀TradingAgents：多智能体协作的金融决策革命 TradingAgents项目构建了一个由专业AI代理组成的智能交易生态系统，重塑传统金融决策流程。通过市场分析师、社交媒体分析师等多角色分工协作，系统实现了从数据收集到风险评估的全流程自动化。项目创新性地采用多空辩论机制和向量记忆系统，结合快慢双思维模式，显著提升决策质量。模块化架构支持灵活扩展，开源特性降低了专业分析门槛。这不仅是对量
文章系统梳理了企业级智能体落地的15个关键要素，涵盖权限管理、系统集成、审批机制、内容审核、数据安全、成本控制等治理性要素。这些隐性要素决定了智能体能否长期稳定运行并融入核心业务流程。忽视这些基础环节，再强大的智能体也可能沦为"短命产品"，无法持续产生业务价值，甚至带来合规风险。
由于现代数据的复杂性,传统的故障检测方法在检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,利用主成分分析(PCA)等线性多元统计方法也难以取得良好的故障检测效果.针对这种情况,提出了利用核主成分分析(KPCA)方法对高炉冶炼过程中的故障进行检测,以适应高炉的非线性特征,实现对高炉故障的快速检测.部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。......
随着AI搜索渗透率突破40%，榕壹云GEO系统持续迭代的跨平台智能分发引擎，正在帮助企业构建新一代的数字营销基础设施。其创新的"问题即答案"交互模式，不仅改变了传统营销的流量获取方式，更重塑了品牌与用户的信任建立机制。系统采用专利训练的"知识蒸馏"技术，通过智能体知识库将企业产品信息转化为结构化数据特征，在DeepSeek、豆包等主流AI平台实现98.7%的语义匹配准确率。该系统通过深度整合大模型
在2025年的职场中，人工智能已成为一股不可逆转的潮流。高达57.2%的职场人考虑从事AI类职业，这一数据充分说明了AI领域的吸引力和潜力。而生成式人工智能（GAI）认证作为衡量个体在GAI领域技能水平的重要标准，正逐渐重构着职业价值的坐标系。对于职场人来说，获得GAI认证不仅意味着具备了一定的专业知识和技能，更意味着在AI领域取得了更高的职业地位和影响力。因此，面对GAI认证的机遇和挑战，职场人
2024年中国市场（不含进出口）乘用车前装座舱芯片供应商市场份额榜单显示，排在前五名的供应商分别是高通、恩智浦、瑞萨、联发科、德州仪器，依然是外资厂商占据较多，但中国本土方案市场份额占比已经提升至了7.4%。可以看到，伴随着联发科、英特尔等越来越多汽车芯片巨头的持续发力，以及国产芯片厂商的迅速崛起，智能座舱芯片市场迎来了前所未有的。接下来，伴随着更大参数的多模态大模型加速“上车”，座舱深入融合越来
大型语言模型（LLMs）正在革新多个行业，从医疗聊天机器人到代码生成。但这些强大的AI系统需要大量的训练数据，这些数据既昂贵又受限于特定领域。
未来3-5年，大模型技术将沿着“架构创新提效、多模态融合扩界、效率优化普惠、可控性提升增信”的方向突破，逐步从“高成本、不可控的技术尝鲜”转变为“低成本、高可信的基础设施”。这些技术趋势不仅会重塑AI产业的“分工协作生态”，更将推动企业从“标准化生产”转向“个性化智能生产”，让人类从“重复性劳动”中解放，专注于“创造性、情感性工作”。对于企业与个人而言，把握大模型技术趋势的关键在于：企业需明确自身
摘要：DeepSeek作为AI大模型领域的创新者，凭借128KToken超长上下文处理能力和开源策略，正深刻改变多个行业。在教育领域实现个性化学习辅助，医疗中加速文献梳理和病历处理，创意产业推动人机协同创作，金融与法律行业促进专业服务普惠化。同时，AI的广泛应用也带来职业重构、信息伦理等社会挑战。未来技术将向多模态融合、具身智能方向发展，需构建人机协作新范式与伦理框架。DeepSeek的发展既展现
从 “辅助工具” 到 “协作伙伴”：AI 智能体如何重构企业运营新生态，一文看懂！
BiAn 能够处理监控数据，并生成带有详细解释的故障设备排序。合作作者包括上海纽约大学博士生陆润炜（导师北京大学刘古月助理教授），南京大学田臣教授（共同通讯作者）、陈贵海教授，北京大学刘古月助理教授（共同通讯作者），以及来自阿里云的蔡德忠、翟恩南（共同通讯作者）等研究者。该论文第一作者为计算机学院 2025 级博士生寿晨宸（导师为刘古月助理教授），合作作者包括北京大学刘古月助理教授（共同通讯作者）
MCP 是 Anthropic 提出的开放标准协议，全称为 Model Context Protocol，旨在为大型语言模型（LLM）构建安全、可控、可审计的上下文交互环境。它的核心价值在于打破 LLM 与外部资源的通信壁垒，让模型能够统一对接本地文件、远程数据库、第三方 API 等各类资源，就像 HTTP 协议规范了网页通信一样，MCP 规范了 AI 与外部系统的交互规则。
/ 并行处理co_await send_result(result);### **五、迁移路线图** 1. **评估阶段**：识别异步热点（如网络I/O、数据库调用） 2. **改造阶段**：用`co_await`替换回调链 3. **优化阶段**：实施协程对象池与调度策略 4. **验证阶段**：压力测试确保吞吐量提升>200%4.1 Web服务器管道。
哈佛与OpenAI研究显示，70%的ChatGPT使用非工作目的。AI与人类形成"人机融合"协作模式，作为"能力放大器"而非"能力创造器"。尽管AI正在跨越性别、年龄和地域边界实现普惠，但未来人类仍需强化同理心、判断力等AI难以替代的能力，并专注于提出好问题，实现碳基与硅基一体的状态。
在 Web 技术的寒武纪大爆发时代，前端开发早已超越了 "切图仔" 的原始形态。从 jQuery 的 DOM 操作革命到 React 开启的组件化时代，从 Webpack 的模块化启蒙到 Vite 的构建效率跃迁，工具链的每一次迭代都在重新定义开发者的生产力边界。当 AI 编码助手开始生成可运行的项目骨架，当 Server Components 让服务端与客户端的界限逐渐模糊，2025 年的前端开
重构初期，团队曾争论是否引入“Serverless模型服务”“图数据库存储特征”等新技术，但评估后发现：这些技术虽“先进”，但团队缺乏实践经验，且无法直接解决当前核心痛点（性能、迭代效率）。最终选择“成熟稳定+团队熟悉”的技术栈（K8s、Flink、Redis），优先保障业务目标达成。心得：架构师需克制“技术洁癖”，永远以“解决业务问题”为出发点，而非为了用新技术而用新技术。
前言：在数字化转型浪潮推动下，AI 正重塑软件开发文档管理。传统作为 “边缘工具” 的文档系统，如今升级为研发全流程 “智能中枢”，颠覆知识管理模式，重新定义人机协作边界，使文档从被动记录转为主动驱动研发效率的核心资产。
能源管理领域正站在一场深刻技术变革的十字路口。随着物联网（IoT）、人工智能（AI）等技术的普及，企业已不再满足于简单的数据监测与报表生成，而是追求更深度的洞察、更可信的数据和更智能的决策。
先给大家讲个真实的车间故事某3C工厂生产手机摄像头模组，某天早上8点接到客户紧急订单——要求当天18点前交付5000个模组（正常交期是3天）。车间主任立刻找IT人员调排程，结果传统调度系统跑了2小时才出方案，还提示“设备A与订单B产能冲突”。IT人员只好手动改参数，又花了1小时，等方案确定时，已经11点了。更糟的是，下午2点设备C突然故障，系统无法实时调整，导致10个订单延迟，客户扬言要扣款。这不
【摘要】在线社交深陷“滑动疲劳”与信任危机，其根源在于线上模式与现实亲密关系建立逻辑的错位。通过构建一个由安全、生态、画像、互动四大模块组成的AI Agent矩阵，可以系统性地重构用户旅程，实现从低效连接到“灵魂共鸣”的质变，本文将提供一套可操作的构建蓝图。
A+埋词功能的下线不是流量获取的终点，而是新起点，它迫使卖家重新审视产品展示方式和内容策略，回归商业本质——用更好的产品呈现和更精准的信息传递来赢得用户，在这个转型过程中，那些能快速适应新规则、优化视觉内容、并借助专业工具提升运营效率的卖家，将在新一轮流量分配中获得先发优势。在过去，卖家可以通过在A+页面人工埋入关键词来影响搜索排名，这种文本堆砌策略虽然简单粗暴，但却成为许多卖家的流量获取捷径，如
main.rs,我们用一个枚举（enum）DogView,Favorites,→ 根路径，就是“客厅”每个“门牌号”对应一个组件（比如DogView只要名字对得上，Dioxus 就知道该进哪个门！想让你的 App 更专业？App 图标（icon）开发者名字应用 ID（identifier，比如在[bundle]图标建议提供多个尺寸，适配不同设备。平台打包命令输出格式网页电脑.app.dmg.exe
由于系统菜单存在多个特殊的应用场景，如菜单为kbs，但内部嵌有oa的子应用菜单，菜单通过路由appName渲染，点击时要保持菜单不变，但要渲染对应子应用，以及包含详情多开，或动态tab标签等，设计时需要考虑全面，整个链路较长，多个应用间调试不方便，在路由监听，路由守卫等监听中进行逻辑处理，稍有不慎就会进入死循环。由于历史原因，原设计为主应用为history路由，子应用为hash路由，现在我们的多t
代码重构是提升软件质量的重要手段，但传统方法依赖经验且效率低。2025年主流AI编程工具（Trae、JetBrains AI、VS Code AI、Refactoring AI）在代码重构能力上表现各异：Trae综合能力最强，在坏味道检测（95%准确率）、智能建议（90%采纳率）、自动执行（95%准确率）和风险控制（95%安全性）等方面领先；JetBrains AI在特定语言支持上表现优异；VS
构建通用 RAG 框架仅仅是第一步，增强 RAG 问答效果才是核心。微软的 GraphRAG 方案爆火，引爆了「LLM + KG」热潮。同时其「社区摘要」的理念也为 GraphRAG 链路中知识图谱的处理带来了新思路 —— 借助于图算法，可以从更高的维度丰富知识图谱语义。图算法的引入，为知识图谱引入了新的图特征信息，相当于在原始知识图谱层之上新增了知识层次。比如引入社区发现算法构建社区摘要知识，引
大模型的核心能力——**海量数据处理**、**复杂语义理解**、**跨模态交互**与**自主决策推理**，已突破技术边界，渗透到金融、医疗、教育、交通等传统行业的核心场景。它不再是“辅助工具”，而是重构行业流程、降低运营成本、提升服务质量的“核心引擎”。本章将聚焦四大关键行业，拆解大模型的创新应用模式、落地价值与待解挑战，展现技术与产业融合的实际路径。
摘要： 2025年，AI技术正深刻重构程序员生态，40%未掌握AI工具的Java团队被淘汰，仅会基础编程的开发者薪资下滑12%，而“AI协同开发”岗位激增150%。这一变革要求程序员从“代码搬运工”转向“系统架构师”，深挖底层技术（如JVM、分布式系统）以构建竞争壁垒；同时，需成为“AI+行业”复合型人才，融合领域知识优化AI应用。未来职业方向包括AI工程化专家、智能系统架构师和伦理审计师，核心能
时，如果学校的名字没有出现在回答中，它在用户心目中的“存在感”几乎归零。源易帮助南特撰写高质量、结构化的稿件，并分发到搜狐、网易等AI高频采集的平台，形成一个高权重的内容池。：当月完成10篇深度GEO稿件，覆盖课程、教学特色、校友故事等多个维度，并在搜狐、网易等权威媒体发布40篇，形成了稳固的信息“护城河”。法国南特高等商学院与上海源易信息科技的合作，为行业提供了一个清晰的答案：GEO不是选择题，
当某用户卫生间刷视频卡成PPT时，他们或许想不到——一套289元的设备组合能让5GHz信号穿透三堵墙。本文揭秘小户型Wi-Fi覆盖的三大核心法则：双频路由天线如何调出467%的速度提升？199元的信号放大器为何能让厨房下载飙至217Mbps？电力猫组网如何避开90%用户踩中的延迟陷阱？通过70㎡两居室真实案例，手把手教您用最实惠方案实现全屋500Mbps无缝覆盖。您家的网络死角，该彻底消失了！
模型运行层是大模型应用生态中的关键基础设施，负责将庞大的语言模型高效部署到实际生产环境中。随着大模型参数规模的不断扩大（从数十亿到数千亿不等），如何高效运行这些模型成为一个巨大挑战。模型运行层通过创新的系统设计和优化技术，解决了推理延迟、吞吐量、内存占用和成本效益等核心问题，使大模型能够实际服务于各类应用场景。
传统单体系统因集中式、紧耦合的架构设计，难以应对现代AI应用对灵活性、 scalability、自适应能力的需求。Agentic AI（智能体化AI）通过将系统拆解为具备自主性、社交性、协作性的智能体（Agent），为重构复杂系统提供了全新范式。本文从理论框架、架构设计、实现机制到实践落地，系统阐述Agentic AI重构系统的潜力，并为AI应用架构师提供可操作的实践指南。
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