本文详细解析了深度学习模型量化技术，对比对称与非对称量化的原理、适用场景及优缺点。对称量化计算简单，适合权重量化；非对称量化引入偏移量，更适合激活值量化。文章还介绍了量化部署流程及精度保持方法，帮助开发者理解如何通过量化技术压缩模型体积、提升推理速度，同时最小化精度损失。

说到ai,大家应该不陌生了，它应该是目前最火的研究方向之一了，下面是目前比较流行的一些ai(人工智能大模型):openai的chatgptgoogle的GemmaAnthropic的Claude月之暗面的kimi阿里的通义千问百度的文心一言字节跳动的豆包但今天聊的是ollama这个开源框架加上开源模型来实现自己本地的ai。

本文展示从零开始搭建一个本地聊天助手的过程，涵盖了模型部署、搜索逻辑设计、内容提取与整合等关键步骤，特别介绍了如何让模型具备联网搜索能力。0x0 序近段时间 DeepSeek 的服务火遍了全网，无论是使用网页还是使用 App 都能享受到 深度思考 + 联网搜索 的至尊体验。奈何免费的东西往往是需要排队的，从年开始 DeepSeek 的服务就一度处于不可用状态，就算是年后，网络搜索也是经常处于不可用

文章深入探讨视觉语言模型(VLM)的数据构建策略，强调"模型能力边界由数据决定"。详细介绍了VLM所需的五大数据类型（通用图文对、OCR数据、定位与计数、3D空间理解、视频+STEM+GUI数据）及获取方法，包括爬取清洗、自动标注、数据增强、智能构造和LLM合成。这些全方位数据体系是构建强大VLM的核心，决定了模型的基础理解能力、推理任务精准度和复杂交互能力。

文章系统介绍AI大模型在教育领域的多场景应用，包括个性化教学、智能辅导、在线教育、语言学习和教育管理等。通过希沃教学大模型等案例，展示AI如何实现精准学情分析、动态教学调整和个性化资源推荐。同时提供从零基础到进阶的大模型学习路线，涵盖提示词工程、平台应用开发、知识库构建和模型微调等技术，帮助读者全面掌握AI大模型教育应用技能。

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深夜，一位有着五年经验的Java工程师第无数次搜索“大模型如何入门”，弹出的结果却让他更加迷茫：碎片化的概念、晦涩的论文、彼此矛盾的教程……这几乎是所有初学者共同面临的困境。大模型的知识体系犹如一片茂密而陌生的森林，没有地图，极易迷失。

深夜，一位有着五年经验的Java工程师第无数次搜索“大模型如何入门”，弹出的结果却让他更加迷茫：碎片化的概念、晦涩的论文、彼此矛盾的教程……这几乎是所有初学者共同面临的困境。大模型的知识体系犹如一片茂密而陌生的森林，没有地图，极易迷失。

模型压缩技术旨在降低大模型的存储与计算开销，使其能在边缘设备高效部署。主要方法包括量化(降低数值精度)、剪枝(移除冗余参数)、蒸馏(知识迁移)和二值化(参数二值化)。每种技术各有优势与局限，需根据应用场景选择合适方法。未来发展方向包括多技术融合、硬件协同设计和自动化工具开发，以实现更高效的模型压缩和优化。

模型压缩技术旨在降低大模型的存储与计算开销，使其能在边缘设备高效部署。主要方法包括量化(降低数值精度)、剪枝(移除冗余参数)、蒸馏(知识迁移)和二值化(参数二值化)。每种技术各有优势与局限，需根据应用场景选择合适方法。未来发展方向包括多技术融合、硬件协同设计和自动化工具开发，以实现更高效的模型压缩和优化。