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ToT的完整推理过程，完全可以用一棵“思维树”来完整映射，每个节点、每根分支都有明确的定义，我们用图解标注清楚：图3：ToT思维树的基础结构定义根节点：初始输入的问题，是整棵树的起点，所有推理都围绕根节点的目标展开；中间节点：每一步推理得到的中间状态，代表问题解决过程中的一个阶段性成果；分支：从一个节点延伸出的不同思考方向/解决方案，每一个分支都对应一种可能的推理路径；叶子节点：树的最末端节点，代
Claude Code是Anthropic推出的命令行AI编程助手，将Claude 4.6的能力深度集成到开发环境中。它不仅能理解自然语言指令，还能直接操作文件系统、执行Shell命令、分析项目结构。与Copilot等工具不同，Claude Code更像一个主动的任务执行者，可完成从代码分析到测试编写的完整工作流。其特色包括内置文件操作工具、LSP集成、Git支持，以及多层安全防护机制。作为终端工
Transformer模型架构解析：从Token到向量空间 Transformer模型彻底改变了NLP领域，其核心由Encoder和Decoder组成，采用自注意力机制替代传统RNN。工作流程分为6个阶段：Tokenization将文本拆分为子词Token；Embedding将Token映射为数学向量；Positional Encoding添加位置信息；Encoder/Decoder深度理解语义；
一款强大的AI产品—webotAI，它集AI聊天、AI写作和AI绘画于一身，为您提供全方位的智能服务。更智能的AI聊天，超清有趣的AI绘画，智能写作辅助办公。国内也能免费畅玩ChatGPT啦！
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是一个大型的预训练语言模型，由 OpenAI 开发。它目前并不是开源的，而是作为一项有偿服务提供。但是，OpenAI 在其官网上提供了一些关于 GPT-3 的文档和技术细节，以及如何使用 GPT-3 的信息。...
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。大家可以在这个网站测试：https://ai.hxkj.vip，免登录可以问三条，登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了。
今天下午忽然发现 ChatGPT无法发送消息，能查看历史对话，但是无法发送消息。清除了网站cookie发现还是不行，F12打开检查发现貌似是拿不到account信息。
之前写过一篇使用 SSE（Server-Sent Events)发送GET请求接受chatgpt Stream数据的文章：从零开始开发自己的chatgpt平台 之 SSE（Server-Sent Events)客户端和服务端在文章最后留了一个问题 SSE是通过get参数发送消息的，但是get是有限制的，因此这个方法并不好，那如何像openai一样让SSE发送POST请求呢？本文讲解如何使用fetc
Python调用GPT4,GPT3.5，gpt-4-all（全功能模型）
部分用户在使用GPT-3.5模型时提问正常，GPT-4.0模型提问时，出现这个问题，一般都是服务端响应出了问题，比如高峰时段，请求量多大，服务器负荷严重，无法及时处理，响应延迟等造成的。ChatGPT报错，GPT-3.5模型正常，GPT-4.0报错：“Hmm…something seems to have gone wrong.”这个并不是封号，可以请过一段时间再次尝试提问。>>> 更多ChatG
在AI Agent技术快速发展的2026年，OpenClaw作为最热门的开源AI Agent网关项目之一，其多智能体协同能力为构建企业级AI应用提供了全新范式。本文将从架构设计、工程实现到实战优化，全面解析如何基于OpenClaw构建稳定、高效的多智能体系统，涵盖从单Agent到复杂团队协作的完整演进路径。
首当其冲的是：多知识点聚合处理场景下，Embedding-Search召回精度较低的问题。一个仓库有 N 条记录，每个记录有 M 个属性；用户希望对 x 条记录的y 个属性进行查询、对比、统计等处理。# 多知识点——简单查询Q: 皮蓬、英格利什和布兰德的身高、体重各是多少？# 多知识点——筛选过滤Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁的第一位置是 PF？# 多知识点——求最值Q: 皮蓬、英格利什和布兰德谁
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
状态转移概率一般是不知道的，所以我们需要 model-free 的方法，如 MC 和 TD。
通过使用 Python 和 OpenAI 的 Images API，你可以根据文本提示生成图像，并对其进行变体处理。如何在本地安装和配置 OpenAI Python 库如何利用 OpenAI API 的图像生成功能如何将 Base64 JSON 响应转换为 PNG 图像文件如何制作和保存生成图像的变体。
和贝尔曼方程一样，得到 v*(s) 和 v*(s‘）以及 q*(s,a) 和 q*(s’, a’) 的关系，这就是贝尔曼最优方程的核心思想。得到 v(s) 和 v(s‘）以及 q(s,a) 和 q(s’, a’) 的关系，这就是贝尔曼方程的核心思想。(这里不能把求和替换成 max 的原因是，我们只能让 v* 最优，因为 p 由系统决定，我们无法决定）（4）即把（2）带入（1），把 （1）带入（2）
1、过程中遇到很多很多的问题，徒耗了好多精力和时间，就比如这个因为我是下载的最新权重参数模型，所以下载下来的transformers版本是最新最新的，导致LLaMA-Factory的一些文件虽然requirement是这么写的，
本“下一代智能ERP系统”不仅仅是一个管理软件，更是企业迈向智能化运营的。
语言模型（LM）的经典定义是一种对令牌序列(token)的概率分布。假设有一个令牌集的词汇表 VVV。语言模型p为每个令牌序列 x1,…,xLx_{1},…,x_{L}x1,…,xL ∈ VVV 分配一个概率（介于0和1之间的数字）：概率直观地告诉我们一个标记序列有多“好（good）”。例如，如果词汇表为{ate, ball, cheese, mouse, the}，语言模型可能会分配以下概率（演
当谈到人工智能领域时，我们不得不提到ChatGPT。许多人都在积极尝试利用它来提高工作效率或解决各种问题。然而，要使用ChatGPT，我们必须克服一些使用门槛。首先，我们需要“科学上网”才能访问它，其次，GPT4的价格相对较高。值得庆幸的是，国内也有一些优秀的大模型平台供我们使用。与ChatGPT相比，这些平台的价格更为经济实惠，而且不需要像“科学上网”这样的额外准备。更重要的是，它们支持的功能也
ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，由OpenAI研发。它具备强大的自然语言处理能力，可以像人类一样进行对话，并根据对话内容进行智能回复。与传统的聊天机器人不同，ChatGPT的回答更加自然、流畅，可以模拟人类的对话风格。ChatGPT是一款具有强大自然语言处理能力的语言模型，基于GPT-3.5架构，可以像人类一样进行对话，并提供智能化的语言交互体验。它的应用前景广阔，可以被
方舟API是一款多模型聚合平台，支持650+主流AI模型（如GPT、Claude、Gemini等），提供统一接入接口。平台采用按量计费模式，部分模型价格比官方低88.88%，支持国内链路优化降低延迟。提供完善的文档和多种语言示例代码，适合开发者快速集成。具备高并发处理能力，采用分布式架构确保稳定性，满足企业级应用需求。官网：https://api.aiyungc.cn
本文提出根据指令编辑图像：给定输入图像和指令，告诉模型该如何操作，模型按照指令编辑图像。为获得训练数据，结合了两大型预训练模型：一个是语言模型，另一个是文本到图像模型，生成了一个大型的图像编辑示例数据集。
商汤科技AI大模型该AI大模型由商汤科技投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项”评选。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业商汤科技（SenseTime）日日新SenseNova大模型，涵盖语言大模型和多模态全栈技术能力。商汤基于1.5万亿token和6000亿中文高质量数据，依托拥有30000+张GPU的商汤AI大装置Sen.
过年关啦！阿里送上了今年最后一份礼物——，其中V代表视觉。它只需读取图像和指令，就可以开始思考。据介绍，这可能是全球第一个视觉推理模型，也可以把它理解为上个月开源的阿里版o1模型QwQ的视觉版本。可以解决数物化生等各领域问题。读梗图、数鸭子也不在话下。目前该模型处于实验阶段，开放测试。结果可能因为访问过多，网页一度还404了。从性能表现上看，QVQ在MMMU 上的得分为 70.3，这一结果超过GP
GPT-3 已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时，它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。
deepseek 零基础入门到精通 带私有客户端部署
这类投资可能涉及会计规则上的灰色地带，尤其是涉及到云供应商与初创企业之间的资金流动，被称为「往返」，而在2024年，这种交易可能面临监管审查。2023年，人工智能成为财富500强公司的重要议题，预计明年大型企业将普遍任命一位「首席人工智能官」（Chief AI Officer）来领导公司的人工智能战略，类似于过去聘请「首席云官」的趋势。尽管AI深受风险投资家和技术领导者追捧，但在一年时间内，风投人
在实验室服务器上安装ollama。并在本地python程序中连接服务器以实现调用大模型
其中，视频数据是通过捕捉连续的、时间性的输入来完成的，不仅与我们观察世界的方式相似，而且比静态图像更能丰富空间理解和推理。在 VSI-Bench 上评估开源和闭源模型显示，尽管模型与人类之间存在较大的性能差距，尽管 MLLM 面临视频理解、文本理解和空间推理的挑战，但其仍展现出了新兴的视觉空间智能。李飞飞也对这项研究进行了宣传，她表示这项名为「Thinking in Space」的研究，是对 LL
【代码】从零学习大模型（四）-----代码实现交替的稠密与本地稀疏注意力模式。
LobeChat 是一个现代化设计的开源 AI 聊天框架，旨在整合市面上众多主流的AI大模型（如ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等），为用户提供统一的平台管理与使用体验。
基于大模型的智能对话客服工具，支持微信、拼多多、千牛、哔哩哔哩、抖音企业号、抖音、抖店、微博聊天、小红书专业号运营、小红书、知乎等平台接入，可选择 GPT3.5/GPT4.0/ 懒人百宝箱 （后续会支持更多平台），能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。
最近在给服务器部署RAGFlow，想用自己的数据构建一个知识库测试效果。记录一下在Ubuntu使用docker部署RAGFlow的过程。我使用的ubuntu为22.04。
最近好久没有研究AI大模型了，2025年九月底看到哔哩哔哩网站推出了一个语言类的大模型IndexTTS 2.0，看着确实还不错的样子，因此见猎心喜，刚好十一假期上手试用了一下，感觉该系统确实不错本文使用Windows10平台+4060Ti显卡+cuda+python3.10+conda-310+魔当平台，急速本地部署IndexTTS 2.0语言生成大模型，大概部署时间为20分钟，非常迅速啊，就可以
接下来，使用OpenAI的GPT-3 API循环分析数据集的每个列，并将分析结果添加到一个结果列表中。最后，打印了每个列的分析结果。在本示例中，我使用GPT-3来分析给定的CSV文件中的数据，并生成相应的报告。请注意，这种方法可能会受到OpenAI API的限制，您需要确保您的数据量和提示不会超出OpenAI API的访问限制。此外，您可能需要根据您的具体情况对生成的分析报告进行后期处理和编辑。但
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