《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》可作为所有对Transformer 工作原理感兴趣的人的参考书。作者在理论和实践两方面都做出了出色的工作，详细解释了如何逐步使用Transformer。阅读完本书后，你将能使用这一最先进的技术集合来增强你的深度学习应用能力。本书在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前，先讲述了Tra

自工业革命以来，工业生产先后经历了机械化、电气化、自动化、信息化的演进，正从数字化向智能化迈进，人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 大模型以其强大的学习计算能力掀开了人工智能通用化的序幕，持续加速产业升级和高质量发展，成为推动我国工业智能化的关键因素和数字经济发展的重要引擎。工业大模型，特指在工业领域设计和应用的、具有大量参数的人工智能模型，它们通过深度学习和海量数据分析，

2025 年显然将成为智能体元年[1]。大语言模型（LLMs）的快速发展让文本生成、图像生成甚至视频生成等不断突破，但现在大家的兴奋点已经转向那些超越单纯的生成能力、能够在数字或现实世界中执行具体操作的系统。

摘要 大模型技术为程序员转型提供了重要机遇，主要包括五大方向：1. NLP工程师（自然语言处理），需求增长快，需掌握Python、深度学习及语言模型知识；2. CV工程师（计算机视觉），应用广泛，需熟悉OpenCV、CNN及Transformer模型；3. 大模型算法工程师，负责模型优化，需精通机器学习理论及框架；4. 大模型部署工程师，专注模型落地，需掌握云计算、容器化及分布式技术；5. 大模型

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！微信扫描下方二维码。

本文系统介绍了五种主流的Agent Memory框架：mem0（智能记忆管理）、Graphiti（知识图谱构建）、letta（持久化对话）、Memary（个性化记忆）和Cognee（标准化记忆处理）。每种框架针对不同场景设计，如mem0支持多级记忆管理，Graphiti擅长任务推理，letta突破上下文限制，Memary模拟人类记忆逻辑，Cognee提供可扩展的流水线处理。文章通过对比图表展示各框

2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截至去年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+”行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。（以下简称《案例集》）自去年4 月启动征集以来，得到社

Ollama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具，能够帮助用户快速在本地运行各种大模型，极大地简化了大模型在本地运行的过程。对用户来说，只需要通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，如Llama 2等。官网地址：Ollama1.2 Ollama特点与优势Ollama具备如下特点和优势（1）功能齐全Ollama将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成Modelfile。它优化了设置和配置细

在 GPT-4 面世一年多后，不少大模型已经开始跟上 OpenAI 的脚步。今天阿里云的通义千问模型也进化到了 2.5 版本。在 2.5 版本中，模型在理解力、逻辑推理、指令执行和编程能力方面都有显著提升，分别比上一版本提高了 9%、16%、19% 和 10%，在中文处理能力上，通义千问更是持续保持行业领先地位。通义还推出了一个拥有 1100 亿参数的开源模型 Qwen1.5-110B，该模型在多

AI时代如何安全高效管理知识？3步搭建本地私有智能知识库 在数据爆炸的今天，个人和企业普遍面临文档混乱、检索低效的痛点。本文提出基于DeepSeek+Ollama+AnythingLLM的零代码解决方案，通过三大核心技术——嵌入模型（语义编码）、向量数据库（智能检索）、LLM大模型（智能应答），实现本地化知识管理。 核心优势： 1️⃣ 数据100%私有，敏感信息不出内网； 2️⃣ 低成本部署，普通