什么是开源大模型？开源大模型与传统开源代码虽然都带有"开源"二字，但本质上存在很大差异。开源大模型是指公开模型权重和架构的人工智能模型，比如LLaMA、Qwen、DeepSeek等。这些模型通常有数十亿甚至上千亿参数，能够处理自然语言、图像等多模态任务。

这两年，大家对大模型已经不再停留在“技术演示多酷炫”，而是越来越现实地问一句：“为什么模型看起来很强，但真要放进我们自己的业务里，用起来总差点意思？尤其是——明明接入了私域知识库，效果还是不稳定？”答案往往不在某一个“神技”，而是在你怎么 同时使用 Prompt、RAG 和微调，以及它们和业务的“耦合深度”。

> 在大语言模型（LLM）主导的智能交互时代，纯文本输出早已无法满足数据直观呈现的需求——从数据分析到行程规划，从会议纪要到知识库梳理，人们迫切需要一种“零门槛、高精准、快响应”的可视化工具。AntV 团队重磅推出的 GPT-Vis 可视化组件库 与 MCP-Server-Chart 插件，通过标准化协议与专业渲染引擎的创新组合，让任意 LLM 只需一句话就能生成 25+ 种可视化图表，彻底打破

大语言模型（LLM）的微调是让通用模型适应特定任务的关键技术。本文将系统介绍16种主流微调方法，帮助你根据实际需求选择合适的技术方案。

Llama 3.1 介绍2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需

Refly.AI推出开源的"Vibe Workflow"，将传统工作流节点升级为Agent节点，配备2-3个工具，用户通过自然语言即可创建复杂流程。一个Agent节点可替代20个传统节点，通过模型拆分技巧控制成本，牺牲部分准确性换取用户体验提升。专注于内容生成场景，提供迁移功能，旨在降低使用门槛扩大用户规模。

今天的一篇很热乎的深度好文 **"Memory in the Age of AI Agents: A Survey"** (AI智能体时代的记忆：综述)，由新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学等多家顶尖机构联合发布，是对当前AI智能体（AI Agents）记忆机制最系统、最前沿的梳理。下面我们一起来看一下~

时至今日，已经成为未来发展的关键。国内外科技企业纷纷开始自主研发专属大模型。大语言模型是什么？它是一种自主学习的算法，具有总结、翻译、生成文本等各个功能，可以在摆脱人为控制的情况下，自主创作文案内容。相较于传统的算法模型，大语言模型更倾向于利用学习掌握一个系统化的知识，并将其应用在各个工作任务中，最大程度的发挥其效益。如何将大语言模型应用到各行各业中？答案便是构建领域大模型。领域大模型是指大语言模

基于RAG与LLM的知识库作为目前最有潜力的企业端大模型应用之一，从技术角度可以看到，建设方案已经完备；从业务角度，最终的应用效果和业务价值还需要观察，并通过业务侧的反馈不断地促进建设方案的进一步优化，比如增加对多模态知识的处理能力等。让我们共同期待这类应用普及那一天的到来。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学

文章深入解析了AI Agent技术，强调其从被动响应到主动执行的革命性转变，详细介绍了自主规划、记忆机制和生态系统交互三大核心技术能力。通过车险理赔案例展示了AI Agent的实际应用价值，并分析了落地挑战与解决方案。文章指出，AI Agent的成功落地70%取决于企业数字化基础设施完备度，20%取决于组织变革，只有10%取决于技术本身。企业应尽早布局数字化基础设施，小步快跑，快速试错。