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Graphical Processing Units (GPUs) 图形处理单元(GPU)是一种功能强大的电子芯片，用于在沉浸式视频游戏、电影和其他视觉媒体中呈现丰富的 2D/3D 图形和动画 因其超越 CPU 的并行矩阵运算性能，所以也被广泛应用于人工智能相关的各种系统，包括机器视觉、NLP、语音识别、自动驾驶等 GPU通过大量简单的处理单元（CUDA核心、Tensor核心等）并行工作，能够在短
本文介绍了AI Agent通过工具调用实现与外部世界交互的核心机制。文章首先解析了Agent循环的基本原理，即接收指令-思考-调用工具-观察结果的循环过程，并以Python伪代码演示实现逻辑。随后以购物助手Agent为例，详细展示工具调用的完整实现框架，包括决策机制、行动类设计和安全防护措施（如输入清理和行动空间限制）。文章还探讨了使用instructor库优化代码结构，并引入MCP协议实现标准化
RAG（检索增强生成）技术通过整合外部知识库解决大语言模型的三大缺陷：知识静态性、生成不确定性及专业深度不足。其架构分为离线索引（文档向量化存储）和在线检索生成（查询匹配+事实约束生成）两阶段。高级优化策略包括查询重写、混合搜索、结果重排序等，可显著提升检索准确性和生成质量。该技术已广泛应用于设备维护、智能客服等场景，成为企业级AI的重要支柱。
模型平行：这种方法与模型并行很相似，但是不同的是，模型平行将模型分解成多个层，并将这些层分配到不同的GPU芯片上进行处理。这种方法可以大大提高模型的训练速度和处理效率，并且可以帮助模型处理更大规模的输入数据。除了这些框架之外，OpenAI团队还开发了自己的框架，如OpenAI Gym、OpenAI Baselines等，并积极参与开源社区的工作，为开源社区作出了贡献。模型并行：模型并行是指将模型分
本文分享金融风控系统中RAG应用的经验教训。核心发现包括：1）文档预处理需定制化处理不同格式（PDF/Excel/Word），建立元数据索引；2）召回环节需融合向量搜索、Query重写和HyDE假设文档等多策略；3）生成阶段重点清洗噪声数据和去重。通过半年优化，系统召回准确率从63%提升至91%。关键经验：文档处理无通用方案、召回需多算法组合、生成质量依赖数据清洗。建议点赞收藏完整技术方案。
构建成本可控的多模型协作系统：GPT-4 + GPT-3.5 实战指南，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
本文介绍了基于LangGraph和MCP协议构建智能研究助手的核心设计。系统采用双服务器架构：本地研究服务器提供FAISS向量存储和语义搜索，FirecrawlMCP服务器支持网络爬取。通过状态化智能体实现多轮对话记忆和动态工作流分支，支持用户元命令控制资源加载和查询。关键技术优势包括可扩展架构、工具热插拔、用户主导工作流和生产级容错机制。实施过程涉及环境准备、服务器配置和典型工作流示例，最终实现
大型语言模型 （LLM） 是经过大量文本数据训练的复杂人工智能系统，可以理解、生成和纵人类语言。他们使用先进的神经网络架构（通常是转换器）来学习文本中的模式、上下文和语义
亚马逊云科技全球产品副总裁Matt Wood博士表示，Claude 3 Opus是世界上最先进、最强大、最先进的基础模型，具有深度推理、高级数学和编码能力。Anthropic利用亚马逊云科技的Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片来构建、训练和部署模型，并充分利用亚马逊云科技在价格、性能、规模和安全方面的优势。此外，Claude 3在经典的“大海捞针”测试中表现出色
FreeGPT35是一个利用GPT-3.5-Turbo API服务的项目，它允许用户无需登录即可使用这一强大的文本生成服务。本文将介绍如何利用阿里云函数计算（Function Compute）部署FreeGPT3.5，让你也能拥有一个个人AI助手。
祝贺你完成了涉及大量概念的复杂章节。在本章中，我们涵盖了处理文本数据以进行文本生成任务的各种概念。我们首先了解了不同的文本表示模型。我们涵盖了大多数广泛使用的表示模型，从词袋到 word2vec 甚至 FastText。本章的下一部分重点讨论了发展对基于循环神经网络（RNN）的文本生成模型的理解。我们简要讨论了什么构成了语言模型以及我们如何为这样的任务准备数据集。之后我们训练了一个基于字符的语言模
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗
本文探讨了RAG系统中PDF文档解析的质量问题及其解决方案。作者指出，使用LangChain默认工具处理企业级PDF时，回答质量低下的根本原因在于上游数据处理不足。文章提出构建专业级文档处理管道的三大原则：视觉感知、多模态处理和类型自适应，并推荐不同场景下的工具选型策略。重点分析了表格和图像内容的工程化处理方案，包括双路径表格处理和混合内容索引机制。最后建议将文档解析作为独立子系统持续优化，强调其
目前最流行的大模型api调用器？（大概以前部署过一次，基本上也没啥难度，就看有没有api额度了先白嫖月之暗面的一点api用用，过段时间deepseek开放平台开了再搞点deepseek的玩玩。
项目内容发布机构OpenAI发布时间2020 年 6 月模型结构Transformer Decoder-only（仅使用解码器结构）输入方式自回归方式（基于上下文预测下一个 token）预训练任务无监督语言建模（language modeling）主要特点大规模预训练 + 零/少样本泛化能力 + 通用任务提示适应能力（prompting）GPT-3 不仅在自然语言生成方面表现优异，还在翻译、问答、
阿里云服务器部署chroma
（对，就是传闻中GPT-4的同款方案。并且由于是稀疏模型，处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩，其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。消息一出，再次在社交媒体上掀起讨论热潮。OpenAI创始成员Andrej Karpathy第一时间赶到现场整理起了笔记，还高亮出了重点：这家“欧版OpenAI”透露出的最强模型，还只是“中杯”。p.s. Mixtral 8×7B甚至只是小杯
☑️ 品牌：GPT3.5☑️ 语言：微信小程序☑️ 类型：新版AI问答☑️ 支持：PC+WAP✨ 源码介绍新版AI问答手GPT3.5版本微信小程序源码，搭建前说明：此教程使用阿里云函数搭建，搜阿里云函数，开通，领取100万次调用。此教程只是函数使用阿里云，数据库什么的不用动，如果你之前有版本上线，直接复制那个版本的数据库账号密码填写到新搭建的阿里云函数即可保留用户数据。
Hugging Face近日宣布开源了一款名为Idefics2的全新多模态模型，该模型不仅在参数规模上大幅超越前作，还在多个经典视觉-语言基准测试中展现出卓越表现，完全有资格与LLava-Next-34B、MM1-30B-chat等更大规模模型一争高下。Idefics2是Idefics1的升级版，共有80亿参数，许可协议为Apache 2.0，光学字符识别(OCR)能力也得到了大幅增强。这无疑为广
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 梦依丹出品 | CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！百度曾出价8500 万挖“AI教父”被拒，选择入职谷歌消息称字节跳动将推出 AI 平台，允许用户自创聊天机器人微信公众号强化营销内容管理，部分「软文」已出现弹窗提醒网易游戏为家长开通禁.
比如，假设有一个前端组件需要获取数据，传统方式可能在组件内部直接调用API，但使用DI的话，可以将数据获取的服务通过props或context注入，这样组件不关心数据来源，只需使用即可。控制反转则是更广泛的概念，指的是将程序的控制权交给框架或容器，而不是由开发者直接控制。在 Nest.js 中，框架就像“全局的父组件”，帮你自动传递所有依赖的“props”（Service）给需要的类。另外，用户可
Ollama常用命令指南：基础操作包括下载模型（pull）、运行模型（run）并支持参数调整（如温度、最大token数）、查看本地模型（list）和删除模型（rm）。高级功能涵盖硬件加速选择（GPU/CPU）、后台运行（detach）、批量推理（generate）和日志查看（logs）。参数调优支持随机性控制（temp）、内容过滤（moderate）等。典型场景如快速测试模型、代码生成和磁盘清理。
1.1 Transformer 的生态系统1.2 使用Transformer 优化NLP模型1.3 我们应该使用哪些资源1.4 本章小结1.5 练习题8.1 文本到文本模型8.2 使用T5 进行文本摘要8.3 使用GPT-3 进行文本摘要8.4 本章小结8.5 练习题。
在沉寂已久后，不信邪的社交江湖又出现了新变化。一些企业开始摩拳擦掌，希冀用AIGC的方式杀入社交市场。在面对微信的强大面前，他们打算怎么做？会有人成功吗？@数科星球 原创作者丨科科 编辑丨十里香不得不说，在近几年中，社交从业者们已许久没有在创新圈中崭露头角了。甚至数科星球（ID：digital-planet）的投资人朋友们见到这种情况时，便直截了当地回复“谢谢，我们早就不看社交了”。对于大多数人来
ChatGPT这东西可太过火了。国外国内，圈里圈外都是人声鼎沸。微软，谷歌，百度这些大佬纷纷出手。因此出个BIng教程版的chatGPT
AI工具网站使用合集大清单！写论文、写文案、AI绘画、画流程图、AI英语助教等
AIGC 最近横空出世，对社会产生了多冲击。AIGC 发展到现在，其实也就是最近几个月被 ChatGPT （22年11月推出的）带火的，ChatGPT 你可以理解为是所有 AIGC 的一个大脑，其他各种各样的 model 都是四肢，由 ChatGPT 指挥，那目前被热议的 GPT 或者 LLM，究竟是个什么东西？我们和它对话的时候到底发生了什么？那么我们如何使用 ChatGPT，如何在AIGC大时
本地部署没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高很多，可以调试和个性化的地方也更多。部署过程可以熟悉环境配置的流程，熟悉工程化部署步骤。对于PM来说也是一种技术成长。部署过程遇到各种问题，在尝试解决的过程中更加锻炼自己能力。Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一。stable diffusion webui，是基于stab
通过智能建议、错误检测、代码重构和自然语言处理等功能，AI提供了更高效、更智能的开发环境，帮助开发者更快速、更准确地编写代码，并提升整体的开发体验。随着AI技术和VSCode的进一步融合，我们期待看到更多创新的应用场景和功能的出现，为开发者创造更加高效便捷的编程环境。这些革命性的AI模型将为我们带来更智能、更高效的解决方案，并开启未来的无限可能。随着AI技术的不断进步和应用场景的扩展，我们有理由相
往期文章中，已经讲解了如何用ollama部署本地模型，并通过open-webui来部署自己的聊天机器人，同时也简单介绍了RAG的工作流程，本篇文章将会基于之前的内容来搭建自己的RAG服务，正文开始。
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
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——gpt-3
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