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本文对比测试了Gemini3.1Pro与WPSAI在文档处理和数据分析方面的表现。Gemini3.1Pro凭借MoE架构、100万token上下文窗口和多模态能力，在长文档处理、深度数据分析和复杂统计任务上优势明显；而WPSAI凭借与Office生态的无缝集成，在轻量办公场景中更便捷。测试显示，68页PDF摘要时Gemini准确率高12%，数据分析时能自动处理异常值并提供深度推理。建议日常小活用W
2026年主流大模型技术对比：Gemini 3.1Pro与GPT-5系列在架构设计上呈现显著差异。Gemini采用稀疏混合专家模型(MoE)实现动态计算和多模态原生融合，而GPT-5基于密集Transformer架构，强化推测解码和智能体生态。测试显示：Gemini在多模态处理（误差率2% vs 5%）和代码生成（4.2/5 vs 4.0/5）占优；GPT-5在工具调用（完成率88% vs 70%
本文详细描述了 OpenAI 在训练 gpt3 模型时所使用的数据预处理算法，并给出了详细的代码实现
建立应用时选择知识引导+检索知识库方式，然后输入一段详细的事件描述，而且特意和知识库吻合50%左右，问的问题是最终法院会怎么判，它的回答基本上就是一些知识，包括欺诈怎么办，消费者怎么办，去哪投诉云云，没有逻辑；又建立一个应用，选择简易模型，同样的问题，从回答看，它应该是看懂了问题，回答的也算有点帮助。小说知识库：建立应用时选择知识引导+检索知识库方式，让它写一个关于老人和飞机的小说，写了不到200
I want you to act as a scientific English-Chinese translator. I will provide you with some paragraphs in one language and your task is to accurately and academically translate the paragraphs only into
爆肝了一星期，终于把这一份chatgpt提示词指南，chatgpt提示词工程，chatgpt提示词汇总，干出来了，全网最齐全，保姆级教程，主打一个简单易用，看完就会。这篇gpt提示词指南首先给大家提炼了一个万能提示词结构，然后列举了多个策略，每个策略里面又列出了多个技巧。学习完这篇指南，必能让你的提示词水平高于身边的人。
来源：机器之心超越 Claude、GPT-3.5，提升了多语言支持能力。赶在春节前，通义千问大模型（Qwen）的 1.5 版上线了。今天上午，新版本的消息引发了 AI 社区关注。新版大模型包括六个型号尺寸：0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B，其中最强版本的性能超越了 GPT 3.5、Mistral-Medium，包括 Base 模型和 Chat 模型，且有多语言支持。阿里通义千问团
今天我要给大家介绍团队的最新项目——一个集成了Claude3文心一言通义千问智谱AI等多个AI模型的。仅需使用一个接口就可以对接所有AI模型。
关于chatgpt最近来说可算是大火，不过在我使用过程中发现没事都要上openai的官网过于麻烦，而且卡顿，于是乎就在网上寻找一些方法，发现chatgpt可以桌面化。#切忌不要点击其他不知名链接，作者紧急通知。3. 点击坐标，根据你的电脑下载即可。2.主页往下番找到chatgpt。我下载的是windows版本的。4.该桌面应用登录一下 即可。1.上github找这位大佬。这样就可以正常使用了。话不
确保你的Linux服务器或电脑满足DeepSeek的硬件要求，包括至少4核的CPU（如Intel i5或更高）、推荐NVIDIA GPU（如RTX 3060或更高，支持CUDA加速）、16GB以上的内存以及至少20GB的可用存储空间1。如果你需要在远程访问Linux服务器上的DeepSeek模型，可以借助内网穿透工具（如贝锐花生壳）或异地组网工具（如贝锐蒲公英）来实现3。表示320亿参数的模
摘要：OpenAI API 使用标准 HTTPS 协议，支持 REST API 调用和 SSE 流式响应。主要接口为 POST /v1/chat/completions，需包含 API Key 和 JSON 请求体，其中 model 和 messages 为必填字段。响应包含模型回复及 token 使用情况。支持函数调用功能，通过 tool_calls 实现外部工具交互。API 为无状态设计，需自
AI核心概念解析：大模型、智能体、AIGC与RAG的区别与联系 大模型（如GPT-4）是知识库型AI，擅长语言处理但被动响应；智能体（AI Agent）则是能自主行动的AI系统，具备规划执行能力。AIGC指AI生成的内容（文本/图像等），RAG是通过检索增强大模型的知识更新能力。四者关系可概括为：大模型是基础大脑，智能体=大模型+行动能力，RAG是知识增强插件，AIGC是产出结果。当前趋势显示，A
MIT、清华等团队提出的激活感知权重量化（AWQ）技术，解决了大模型低位量化中的精度损失、泛化能力差和硬件适配难题。该方法通过分析激活值分布识别关键权重，采用逐通道缩放保护其精度，无需混合精度或重新训练，即实现INT3/INT4量化下模型性能接近FP16水平。实验显示，AWQ在主流大模型上显著优于传统方法，降低3倍以上推理延迟，并成功将700亿参数模型部署到移动端GPU。该技术已被vLLM等主流框
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在绿联NAS私有云上本地化部署DeepSeek-R1大语言模型教程。DeepSeek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 (成立于2023年7月17日) 研发的推理模型，该模型采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。
本文此次的主要内容是使用强化学习训练语言模型的过程，特别是通过人类反馈的强化学习（RLHF）技术来微调大语言模型。本文先介绍了预训练模型的使用，然后重点介绍了RLHF的第二阶段，即将下游任务以特定数据集的形式交给大模型，以及第三阶段，即训练奖励模型。同时，文章还讨论了微调语言模型时使用的DFT方法和奖励模型的重要性，以及PPO在迭代更新参数中的作用。最后，本文提醒用户注意数据准备和奖励模型训练等额
目前为止，我们提到了很多次物理块的概念，到底什么是块呢？首先来看下物理块block(在块管理器BlockSpaceManager中使用)self,) -> None:# 该物理块在对应设备上的全局block索引号# 每个block槽位数量(默认16)# 在prefix caching场景下使用，其他场景值为-1# 该物理块的hash值是由多少个前置token计算而来的，非prefix cachin
你有没有遇到过这种情况，某天，你老板（**调度**）来到你面前，跟你（**running**）说，亲，你的工作饱和吗（**最大吞吐量**），要不要给你再来点？我想你肯定没遇到过。真实的情况是，老板会直接把工作甩你脸上，工作不饱和你就干吧，没时间干（**gpu资源不足或处理数量超出阈值**）就先积压起来（watiing or swapped），有时间再搞。
【代码】one-api 通过docker启动报错failed to get gpt-3.5-turbo token encoder。
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在 LangChain 4J 中，Prompt和的协同工作使得系统能够理解和处理连续的对话流。Prompt提供了生成回复所需的初始和引导信息，而则代表了对话中的具体发言和用户的输入。通过不断地更新Prompt和生成新的，LangChain 4J 能够保持对话的连贯性，并提供响应式的、自然的交互体验。
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