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

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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。