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自 ChatGPT 掀起了大模型(LLM)风潮后，一大波 LLMs(GPT-4, LLaMa, BLOOM, Alpaca, Vicuna, MPT …) 百花齐放。知识问答、文章撰写、代码编写和纠错、报告策划等等，它们都会，也能够交互式地和你玩文字游戏，甚至还有些很有才的朋友将 LLM 作为交互的接口，同时连接到其它各种模态(e.g. 视觉 & 语音)的模型，从而创造了炸裂的多模态效果，炫~！这
导读近些年来，在自然语言理解领域，最火的模型是什么？XLNet当仁不让。自2019年《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》发布以来，目前论文引用次数已经超过10661次，被业界、学界广泛认可。（另外，值得一提的是，本篇论文的一作，正是如今国内最火的大模型创业公司月之暗面创始人杨植麟；其并列
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本文提出**轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD**，通过集成稀疏的专家混合（MoE）架构，优化小模型的网络结构，并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架，结合两阶段蒸馏策略（模仿蒸馏+偏好蒸馏），实现全面的知识迁移。
本项目通过Spring AI 框架集成Milvus 向量数据库，构建了一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统。系统不仅实现了基础的 RAG 功能，还引入了上下文感知查询（Context-aware Queries）和查询重写（Query Rewrite）两种高级 RAG 用法，显著提升了对话的连贯性和检索效率。上下文感知查询（Context
一个临床肿瘤学硕士，研三，零代码基础，下半年就要找工作。他想做一个AI辅助筛选病历的项目，当做求职经历，然后转到企业去。但他不知道从哪下手——不会写代码，时间又紧，医院的数据还不能随便碰。
由于Docker Compose 需要在yml中显示定义name字段，所以将yml移动到/home目录下，例如如果原路径是/docker-compose.yml。原博客的是V1,V1已经过时了，现在安装的是V2 也就是执行命令的时候不再是 docker-compose 而是中间不加 -先进入到包含docker-compose.yml 的目录下 ，我们这里是吧yml文件移动到了/home下。查看do
Milvus是个好工具，但好工具需要正确的人去正确地使用。单机部署让你快速验证想法，集群部署帮你扛起生产流量，数据建模决定了检索质量的天花板，而监控调优则守护着你凌晨三点的美梦。咱们搞技术的，最怕的不是遇到难题，而是遇到难题时发现自己连问题出在哪一层都不知道。向量数据库对大模型RAG来说，是承上启下的关键一环。上面连着Embedding模型和业务逻辑，下面扛着海量数据的实时检索。你把Milvus这
说实话，向量数据库这个领域还在疯狂进化，今天的热门选手明天可能就变天。但选型的底层逻辑是不变的：看懂自己的业务阶段，匹配工具的认知成本，留好架构的演进空间。做RAG就像做菜，大模型是主厨，向量库是切配师傅——切配不稳，主厨再牛也出不了好菜。很多新手总怕选错，其实比起选错，更可怕的是因为怕选错而永远停留在对比阶段。Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrant，随便选一个先跑起来，在
文章介绍vLLM团队推出的Semantic Router项目，通过语义路由+模型混合(MoM)+缓存层三层架构，解决大模型部署中用户量激增导致的成本飙升问题。该方案根据输入语义复杂度智能匹配不同模型，并利用Milvus向量数据库构建缓存层存储高频问题答案，避免重复计算。测试显示响应时间从16.5秒降至2.4秒，显著提升性能降低成本。文章提供详细部署配置步骤，适用于客服问答、代码辅助和企业知识库等场
正文开始前，我们先复习个RAG人与向量数据库er的噩梦Milvus 宣称2.5 版本就已经引入了全文检索（Full-text Search）
代码里还有ADC采样数字滤波、过流保护等骚操作，注释详细到连公式推导都写了，绝对新手友好。最近在调一个基于DSP28335的单相全桥逆变器，用双极性SPWM搞闭环电流控制，实测波形稳如老狗。程序逻辑清晰，注释详细，详细到几乎每一句都有注释，对于小白异常友好，有些地方甚至基本原理都补充写明了，百分之99的程序注释不会有我写的这么详细。开发环境为CCS，适用的DSP型号为TI公司的TMS320F283
2）LSTM层吃进去的是每个时间片的聚合特征，而不是原始波形，计算量直接砍掉70%。这段代码的玄机在窗口步长设置——640对应采样周期的1/4，确保覆盖至少2个完整旋转周期。处理后的数据变成(样本数, 99时间步, 2560采样点, 8传感器)，时间维度保留设备运行状态的变化轨迹。咱们这次换个玩法，用PyTorch搞点有意思的时空特征自动挖掘。假设我们拿到了8个加速度计采集的振动信号，采样率12.
欧姆龙CP1H+CIF11与台达MS300变频器通讯程序功能：原创程序，可直接用于现场程序。欧姆龙CP1H的CIF11通讯板，实现对台达MS300变频器 设定频率，读取实际频率，输出电压。反应灵敏，通讯稳定可靠。后续可根据需要扩展台数时，非常灵活方便。器件：欧姆龙CP1H，CP1W CIF11串口网关板，台达MS300变频器，昆仑通态TPC7062KD触摸屏。说明：是程序，带注释，带变频器手册，接
随着**RAG检索增强生成、大模型应用普及，传统关系型数据库无法高效处理高维向量相似度检索。Milvus** 作为开源高性能向量数据库，广泛用于存储Embedding向量。本文采用****一键部署单机版Milvus，全程命令可直接复制运行，最后附带Python向量检索实战案例，快速上手向量检索开发。fill:#333;important;important;fill:none;color:#333
Windows使用docker安装milvus的配置文件。
本文全面梳理了大模型的各方面知识点，包括参数微调（PEFT）技术，适配器、LoRA和QLoRA，同时介绍了提示策略、模型压缩方法（如剪枝和量化），以及各种量化技术（GPTQ、NF4、GGML）。最后，对用于减小模型大小的蒸馏和剪枝技术也进行了讲解，希望对大家有帮助！
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