
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
最近有同学咨询,说我如何想搭建一个自己本地的知识库。这个已经是个比较常见的AI应用场景,最早我在今年的2月份写过一篇文章《万人围观,用DeepSeek搭建个人知识库,真香!(附完整教程)》 ,本打算快速构建自己玩的,没想到也引来了很多人的关注。截至目前我看了下 阅读量20W+了,说明这是一个大家持续关注的话题。我看评论区也有很多以前没有解决的问题,后来随着模型的推进,也逐渐有了答案。。但是这篇是用
每个人都可以读懂的大模型科普文章,大模型概念、技术与应用实践PPT部分内容展示:完整版PPT已打包!需要的朋友添加下方领取~

EvoAgentX是一个开源的、以自我进化为导向的AI智能体研究框架,专为探索具备自我优化能力的多智能体系统而设计,旨在构建一个开放、可进化的智能体生态。
本文介绍大模型微调的完整流程与实现路径,强调非技术人员无需编程也能主导微调项目。将微调比作"给博学天才进行专业岗前培训",分为定义目标、数据准备、环境选择、工具方法四个步骤,推荐三条实现路径:无代码GUI平台、低代码Notebook平台、与工程师协作。核心价值在于精准定义问题、提供高质量数据和做出正确产品判断,而非掌握编程技术。大模型微调虽然有门槛不能完全零基础,但重点应该放在理解概念、流程和如何
丈母娘家拜访路线,使用高德地图规划路线,同时需要提前规划好,在经过途中购买礼物,可以实现一键生成专属地图,将攻略中的点位、描述、行程规划等个性化信息自动导入到高德地图APP,生成一张独属于用户的私有地图,实际出行中可实现由攻略到一键导航、打车、 订票的丝滑体验。

务机制****、消息。

注意力机制是Transformer的核心,而注意力的目的却是特征提取Transformer架构对从事大模型领域的人来说应该不是一个陌生的词汇,而且大家应该都知道Transformer架构的核心点就在于其self-attention自注意力机制;虽然说Transofrmer架构的自注意力机制大名鼎鼎,但真正了解注意力机制的人好像并不是很多,所以今天我们就来简单了解一下注意力机制。注意这里说的是注意力

论文提出了一种名为TheoremExplainAgent的AI系统,用于生成多模态定理解释视频,并构建了TheoremExplainBench基准测试来评估其效果。论文题目: TheoremExplainAgent: Towards Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding论文链接: https://arxiv.org/abs/25

最近 AI 圈又炸锅了,Meta 在 2025 年 4 月 5 日正式发布了他们的新一代开源大模型——Llama 4!这次可不是小打小闹,Meta 直接甩出了“多模态智能”的大招,让 Llama 4 不仅能“听懂”文字,还能“看懂”图片,甚至未来可能处理视频和语音,简直是 AI 界的“全能选手”。这次 Meta 一口气推出了 Llama 4 的两个版本:Llama 4 Scout 和 Llama
语言模型的革命已经进入了。








