AGI，全称为，中文一般翻译为“通用人工智能”，是人工智能（AI）研究中的一个目标和理念，指的是一种能够像人类一样在广泛的任务中表现出智能的人工系统。与当前大多数专门处理某种特定任务的和的能力。

上表现突出，尤其适合中小企业及行业定制化需求。若需多语言支持或全球化服务，可结合 Google 或 Azure 的解决方案。等功能，适用于智能客服、语音助手、实时会议转录等场景。在中文场景下准确率接近科大讯飞，但云端API成本低于阿里云。是一款基于深度学习的智能语音交互系统，支持。提供金融、医疗、法律等领域的术语优化模型。（端到端优化，响应速度 <200ms）（支持多语种、方言、噪声环境）（云端、

近年来，扩散模型在生成式AI领域（如Stable Diffusion、DALL·E 2）表现突出，逐步取代了传统的。：相比GAN，扩散模型推理需多次迭代（但Consistency Models等新方法在改进）。αˉt=∏s=1t(1−βs)αˉt​=∏s=1t​(1−βs​) 是累积噪声因子。：扩散模型+LLM（如Stable Diffusion 3结合语言模型）。过程，逐步对输入数据（如图像）添

低代码/无代码开发平台使用图形向导构建软件，而不是像传统方法那样使用计算机编程语言来构建应用程序。在本文中，我们介绍面向个人和企业用户的18个开源的最佳低代码/无代码平台。低代码/无代码指的是提供可视化开发工具，支持拖放，内置组件浏览器和逻辑构建器。低代码/无代码的概念并不新鲜，这可以追溯到十多年前的无代码编程技术 （PWCT） 以及类似的系统。然而，这一概念在开发人员社区中并未得到支持。如今，数

《BackAgent：企业级智能体框架的探索与实践》摘要 BackAgent代表了一类新兴AI智能体框架，专注高可靠性的后台自动化任务，其核心特性包括模块化架构（规划器、工具模块、记忆系统等）、安全控制机制及自主反思能力。相比AutoGPT等实验性智能体，它更强调生产环境适用性；与RPA平台相比，则具备处理非结构化任务的优势。当前构建BackAgent的技术栈（如LangChain）虽开源，但完整

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模型名称开发公司：​DeepSeek（中国杭州）开源许可：​MIT 许可，支持商业用途发布平台模型规模：​提供 1B 和 7B 参数版本架构特点：​采用统一的 Transformer 架构，结合 SigLIP-Large-Patch16-384 编码器，实现图像理解与生成的融合 ​Janus Pro 作为一款开源的多模态 AI 模型，在性能、灵活性和社区支持方面表现出色，尤其适合需要本地部署和高度

【代码】deepseek-coder-6.7b-instruct安装与体验。

若需生产级多卡部署，建议考虑RTX 4090 + 云服务（如AWS P4d实例）弹性扩展。：FP16/BF16性能接近A100（312 TFLOPS），适合LLM推理和微调。：无法多卡并联扩展显存（如部署Qwen2.5-72B需量化或模型并行）。：24GB显存可容纳较大模型（如Qwen2.5-7B全参数加载）。（FP16约14GB显存），支持多模态输入（如图文问答）。：需额外加载CLIP等视觉编码

vLLM 与 FastChat 的结合可以实现高性能的大语言模型（LLM）服务。以下是详细的 Docker 部署步骤。Ollama 支持在本地环境中轻松运行多个大语言模型，以下是在 macOS 上的部署步：。如果返回预期的文本输出，说明部署成功 citeturn0search1。Ubuntu 20.04 或以上版。NVIDIA GPU（如 A100。