Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

本文介绍来自 Meta AI 的 LLaMa 模型，类似于 OPT，也是一种完全开源的大语言模型。LLaMa 的参数量级从 7B 到 65B 大小不等，是在数万亿个 token 上面训练得到。值得一提的是，LLaMa 虽然只使用公共的数据集，依然取得了强悍的性能。

01近日，DeepSeek-R1 横空出世，全球AI股票应声暴跌。他们打造了一款强大的推理模型，并将其开源。这款模型之强大，足以媲美OpenAI的o1模型，而成本却仅为后者的一小部分。他们的秘诀在于其大语言模型（LLM）的训练方式。正因如此，今天我们将一步步解析这一训练过程，以期最终能够设计出激动人心的新方法，并像DeepSeek那样创造出更加强大的模型。闲话少说，我们来研究一下吧！02大语言模型

大模型Agent是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。Agent是能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

大语言模型智能体(LLM Agents)是指利用大型语言模型作为核心组件，构建具有自主执行任务、学习和适应环境能力的智能系统。它们通过观察、决策和行动的循环来逐步解决问题，类似于人类处理问题的方法。大语言模型智能体可以应用于自然语言处理、智能客服、智能助手、智能创作等场景，为人类提供更加便捷的服务。

在当今数据爆炸的时代，虽然AI强大，但常规的AI工具或搜索引擎在面对复杂、专业领域的问题时，可能给出模棱两可的回应，无法满足企业精细化的需求。这就是为什么，企业需要一个专属的AI知识库—— 它不仅能存储你的数据，还能真正帮助你提取出所需的关键答案，训练你的模型。想象一下：当你需要某个项目的核心文档、某个复杂问题的精准解决方案时，不必再苦苦翻阅无数资料、盲目等待AI的回应。借助定制化的AI知识库，你

今年来，生成式人工智能取得重大突破，单个大语言模型应用在问答、创意写作、代码生成等任务中取得不俗的效果。但单LLM应用仍然存在诸多问题，比如：偏差、对非事实性陈述过度自信、可解释性问题，以及无法提供解决更复杂任务所需的多维度推理。受社会选择理论启发，考虑运用多个LLMs来减轻单个模型的局限性，以解决更复杂的任务。这些LLMs被称作智能体，在协作讨论或交流中模拟人类互动。多个智能体可配备不同的专业知

本文整理自 InfoQ 策划的 DeepSeek 系列直播第九期节目。在直播中，极客邦科技创始人 &CEO 霍太稳对话神州数码集团首席 AI 专家谢国斌，深入探讨了 DeepSeek 爆火背后，AI 竞争格局将发生哪些变化，以及在新的格局下，AI 企业会面临哪些新的机会和挑战，企业又该如何抓住这些机遇。谢国斌表示，随着 AI 接入门槛和成本的降低，金融、医疗、教育和汽车等行业的应用可能会率先爆发。

在科技飞速发展的当下，大模型技术的浪潮正以前所未有的态势席卷而来。DeepSeek等大模型的出现，让整个编程领域发生了翻天覆地的变化。这一变革在提升编程效率的同时，也让众多程序员陷入了被裁员的焦虑之中。初级程序员，尤其是从事重复性编码工作的人员，需求锐减，因为AI工具在代码生成、测试调试、代码优化等方面展现出强大的自动化能力，企业更倾向于用少量高级程序员配合AI完成项目。但危机之下亦有机遇，程序员