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中国开源生态实现历史性跨越，DeepSeek-R1大模型在数学推理领域超越GPT-4.5，标志着从技术使用者到标准制定者的转变。开源中国平台通过"三位一体"模式培育生态，托管项目超500万，企业用户增长217%。中国开发者对国际项目的代码贡献率达22.6%，在AI领域突破30%。平台构建可持续商业模式，同时降低AI应用门槛，助力中小企业开发周期缩短至3周。中国开源生态的崛起正推
就是先给定的若干结点的权进行分割，让它们变为单个的森林或者说是单个的树，因为树肯定是森林，而后在其中选择两个权值最小的结点生成新的结点，而后删除被选择的结点，让生成的结点参与森林中进行选拔，直至无结点进行选拔。哈夫曼树通常以二叉树的形式出现，所以也称最优二叉树，是一类带权路径长度最短的树。：从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两点之间的路径。：从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积。
这里设置的字符串必须是从内存池或堆中分配的内存，栈中内存会出现段错误，因为赋值时不会在宏内自动复制一份而是直接使用。：是入栈数据的释放函数，由于入栈数据可能为自定义数据结构，因此若需释放，可对此进行设置否则置。节点设置类型，依次分别为：无类型、对象、数组、字符串、数字、布尔真、布尔假、NULL。
相信各位点进这篇博客的朋友或多或少有与题目相关的需求，目前我的需求是需要将graphrag和dify集成，实现一个大模型根据知识图谱生成回答的功能
KittenTTS是由KittenML团队开发的一款开源的轻量级文本转语音（TTS）模型，旨在为用户提供高效、低功耗且易于集成的语音合成解决方案。该模型体积仅为25MB，参数量约1500万，是目前最小的开源TTS模型之一。它无需GPU支持，可在树莓派、低功耗嵌入式设备或移动端实时运行，同时提供8种预置音色（4男4女），支持多语言（目前主要支持英语），并通过ONNX/PyTorch格式集成到各种应用
欢迎您体验MaxKB V2版本！
本文将深入剖析如何通过 LangGraph、MCP 协议与 ReactAgent 三者融合，构建一个支持多轮对话、工具调用、状态持久化与任务中断的生产级智能代理系统。
本文深入解析了从传统RAG技术向GraphRAG演进的技术路径，详细介绍了知识图谱和本体论如何革新AI问答系统，让AI不仅能检索信息，更能真正理解和推理复杂知识关系，为企业级AI应用提供更精准、更具洞察力的解决方案。
本文详细介绍LangSmith在LangChain应用中的调试与追踪功能，展示如何评估RAG系统性能，以及使用LangServe快速部署API服务。同时涵盖生产环境中的监控与日志管理，帮助开发者实现从开发到部署的全生命周期管理，代码已开源在GitHub。
通过上图可以看出，PTransform针对不同输入或输出的数据的特征，实现了一个算子（Operator）的集合，而Apache Beam除了期望实现一些通用的PTransform实现来供数据处理的开发人员开箱即用，同时也在API的抽象级别上做的非常Open，如果你想实现自己的PTransform来处理指定数据集，只需要自定义即可。Apache Beam还在开发之中，后续对应的API设计可能会有所变
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结果
Fluent求解器中可通过UDF实现某些功能，其关键在于传递和操纵变量。因此，了解掌握UDF数据类型对于后续UDF学习至关重要，本文阐述UDF中常用的数据类型和网格术语。
与现有的开源评估语言模型不同,PROMETHEUS 2 模型能够有效地处理直接评估和成对排序(最普遍的两种评估方案),在这两种方案上都表现出优越的性能和一致的结果,显著缩小了与专有语言模型评估的差距。为了缩小与专有语言模型的差距,本文的作者们研究了统一两种基于模型的评估范式 - 直接评估和成对排序,以训练一个稳健的统一评估语言模型。通过合并在不同评估格式上训练的模型,即直接评估和成对排序,作者们旨
顺序表作为线性表的一种，他满足增删查改的基本操作，我们之前已经写过一篇，这篇博客我将基于顺序表的内容完成通讯录的实现，也是顺序表的一种应用方式之一。
在人工智能领域，数据的高效访问和处理对于模型的训练与推理至关重要。DeepSeek 在开源周第五天宣布开源了面向全数据访问的推进器 3FS（Fire-Flyer 文件系统）以及基于 3FS 的数据处理框架 Smallpond，为 AI 数据处理带来了新的突破。
私有化部署是指将软件、服务或应用程序部署在企业自己的服务器或网络环境中，而非公共云或第三方平台上。私有化部署使得企业能够独立掌控数据的存储、访问和管理，提高数据的安全性和稳定性。同时，私有化部署也可以根据企业的特定需求进行定制化和扩展，满足企业的个性化需求。私有化部署通常需要一定的技术能力和资源投入，因此适用于有一定规模和技术团队的企业。
2025年大模型领域呈现"中美双强"格局，无绝对王者。GPT-5综合能力领先但成本高；Claude 3.5长文本理解出色；Gemini 2.5 Pro上下文达100万tokens；中国DeepSeek、Qwen等以高性价比和中文优化实现追赶。选型应基于具体需求，开源与闭源将共荣发展，端侧部署是重要趋势。
《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告》2.0版显示，62%大模型开源项目诞生于"GPT时刻"后，平均仅30个月。中美开发者贡献超四成核心力量，中国倾向开放权重路线，美国多采用闭源模式。AI编程工具迅猛增长，分为命令行工具和IDE插件两类。2025年大模型发展呈现参数规模化、强化学习提升推理能力、多模态主流化等趋势。
介绍如何用最简单的方法将知识图谱加入到RAG的原因、挑战和具体方法，详细实现可见源码。
大大小小的企业组织正在致力于研究从数据流提取宝贵信息的新方法，其中许多在处理集群上生成的数据，而且在日益处理商用硬件上生成的数据。Grappa的起源是这样的：一群在克雷(Cray)系统上运行大数据任务方面有着丰富经验的工程师想，是不是可以与克雷系统在现成商用硬件上能够实现的分析功能一较高下。如果你有兴趣看看Grappa是怎么实际运行的，可以在应用程序的README文件中遵照通俗易懂的快速启动说明，
GraphRAG 在 RAG 概念的基础上更进一步，引入了一个两步流程，该流程利用从大型语言模型（LLMs）中提取的知识图谱。
摘要：本研究探讨开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序在价值观型社群运营中的创新应用。通过分析趁早、十点读书等案例，发现技术融合能有效提升知识推送精准度（用户学习时长提升133%）、社交互动效率（月均互动次数增长242%）和商业转化效果（付费转化率提升152%）。研究构建了"认知-社交-商业"协同模型，为社群数字化转型提供实践路径。技术融合推动社群从流量竞争转向价值
计算引擎会先将DB的数据读出并进行计算，图中右下是SCQL计算引擎的架构，其中包含很多算子实现，也是明密文的混合，明文计算直接使用Arrow进行计算，密文使用隐语已经开源的SPU，如果大家对隐语有了解，就知道两个密态计算引擎完成这个计算。第二，还是与SQL的交互式相关，每一个都需要多方审核，用户的操作体验较差。而CCL的作用如图右，在事前审核之前，数据拥有方设置一个针对数据的CCL，是一次性的设置
函数公式（DataOpter）是JVS核心通用的基础能力，用于动态的对数据进行加工，系统本质上是通过groove 的脚本实现的。接下来我们重点讲解函数公式 的核心功能。
随着数据来源的不断复杂化及业务需求的快速演进，通用的数据集成框架在实际落地过程中往往面临诸多挑战：数据结构不规范、字段缺失、敏感信息混杂、数据语义不清等问题频繁出现。为了更好地应对这些复杂场景，某上市网络安全龙头企业基于 Apache SeaTunnel 进行了二次开发，构建了一套可扩展、易维护且具备复杂场景的数据处理与智能容错机制。本文将围绕实际功能扩展与设计理念，全面介绍相关技术实现。
本文系统梳理了HuggingFace排行榜上的顶级大型语言模型，涵盖文本、代码、图像及多模态生成四大领域。重点介绍了GLM-4、DeepSeekV3等文本模型，StarCoder2、CodeLlama等代码模型，HiDream-I1、DALL·E3等图像模型，以及Gemini2.5Pro、Llama4等多模态模型。这些模型展现出从专业领域处理到多模态融合的前沿能力，反映了当前AI领域多元化发展的趋
是一个开源的LLM（大型语言模型）应用开发平台，它通过直观的界面结合了AI工作流程、RAG（检索-分析-生成）管道、代理功能、模型管理、可观察性特性等，使用户能够快速从原型设计转向产品生产。
技术厉害了，该技术通过结合 LLM 生成的知识图谱和图机器学习，显著提升了对私有数据集的理解和分析能力，特别是在处理复杂信息和提供全面答案方面展现出其优势。
在人工智能的浪潮中，自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术已成为连接人机交互、赋能各行各业的关键桥梁。从智能客服、会议纪要到实时字幕、车载助手，ASR的应用场景日益丰富，对识别的准确率、实时性和部署便捷性也提出了前所未有的高要求。在这样的背景下，FunASR应运而生。FunASR是由阿里巴巴达摩院语音实验室倾力打造，依托于ModelScope（魔搭）
2025年9月国内可用Docker镜像加速源大全，提供Windows/macOS/Linux等系统配置指南。推荐使用docker.1ms.run等稳定源，并支持多源回退策略。包含Docker Desktop、containerd、k3s等多种环境的一键配置方法，帮助解决DockerHub拉取慢和429限速问题。建议配置2-3个镜像源并保留官方回源兜底，同时注意第三方镜像源的安全风险。
9月24日，2025云栖大会，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布阿里云重磅升级全栈AI体系，实现从AI大模型到AI基础设施的技术更新。面向新一轮智能革命，阿里云将全力打造成为全栈人工智能服务商。
2021年微软提出的 LORA，斯坦福提出的 Prefix-Tuning，谷歌提出的 Prompt Tuning，2022年清华提出的 P-tuning v2、2023年华盛顿大学提出的QLoRA、2024年英伟达提出DoRA等基本上都是属于该范畴）。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到
Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。
52天，5000个Star。
**摘要：**LongWriter-Zero是基于Qwen2.5-32B模型构建的强化学习文本生成系统，专攻超长连贯文本生成（10k+令牌）。通过300亿令牌的持续预训练和复合奖励函数（长度/写作/格式）优化，模型在WritingBench(8.69分)和Arena-Write(1447 Elo)基准测试中表现优异，超越多数开放模型。该研究为长文本生成中的连贯性控制提供了创新解决方案，适用于写作辅
近日，在社区贡献者、网易数据集成研发工程师 @陈虹宇 的努力下，高性能数据集成工具正式实现对的集成适配 —— Apache SeaTunnel 用户可通过标准 JDBC 驱动方式，直接连接并读写 Apache Cloudberry 数据库。这一集成进一步丰富了 Apache SeaTunnel 支持的数据源生态，也为 Apache Cloudberry 用户在数据同步、批流处理等场景中提供了更高效
本文介绍如何使用FastAPI构建高效的人脸识别服务。系统采用FastAPI作为后端框架，结合SQLModel进行数据库管理，并利用Dlib和ArcFace深度学习模型实现人脸检测和特征提取。内容涵盖环境配置、模型下载、项目结构设计、数据库模型定义以及核心人脸处理功能的封装。该方案性能优异、开发高效，适合构建商业级人脸识别系统。全文提供了清晰的代码示例和实现步骤，具有较高的实用参考价值。
Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。Llama 3 提供两个版本：8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本
作为一种揭示人类隐藏情绪的重要心理反应，微表情是发生在人脸面部的、微弱与短暂（500ms以内）的情绪反应。微表情识别研究在刑侦审讯、临床心理诊断、教育等领域有着广泛的潜在应用价值，也是情感计算中一项关键但具有挑战性的任务。现有微表情识别（MER）研究大多聚焦在离散情绪分类任务上，缺乏对面部细粒度运动的描述与情绪内涵分析，不仅可解释性差，也难以落地应用场景。近年来，随着多模态大语言模型（MLLMs）
2025年GitHub增长最快的开源项目反映了技术领域的三大趋势：AI自动化、低代码平台和数据隐私保护。n8n工作流自动化平台以18,420颗新增Star领跑，展现了企业对自动化工具的强劲需求；Supabase作为Firebase开源替代品，简化了后端开发；AppFlowy和NocoBase分别提供Notion式协作工具和低代码平台，强调数据控制与扩展性；OpenDevin和LLaMA 3代表了A
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