简而言之，AI的目标是理解和构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器，这些任务包括但不限于学习、推理、问题解决、语言理解、知识表示、规划、自然语言处理、模式识别、视觉识别、感知、创造力以及在广泛任务中的自主行动。因此，在推动AI发展的同时，也需要加强监管和规范，确保AI技术的健康、可持续发展。给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望

无论是希望将AI大模型集成到业务流程中，还是寻求企业客户服务自动化，亦或者是希望创建一个强大的个人学习工具。可能都需要考虑数据安全、灵活度以及更具有可控性的使用和开发基础。值得考虑的一个方案是：将大模型（LLM）私有化并且创建一个好用的LLM WebUI系统。下面，我们推荐7个出色的开源LLM WebUI 系统。Star：45.7K开发语言：Python、TypeScript\SvelteOpen

•GPT-3开启了“大模型元年”•GPT-4引领了“多模态时代”•Grok-4则代表着“实时连接世界”的新时代它不仅性能卓越，更具有人情味，能陪你思考、调侃、创作，甚至成为朋友。这不仅仅是参数规模的跃迁，更是一种AI 产品哲学的升级。一个敢吐槽、拥抱开源、理解情绪的 AI 新物种，正在崛起。

通过这一全面的大模型微调实战指南，结合 MS-Swift 框架的强大功能，您已手握开启模型潜能的钥匙。从目标明确的筹备，到精细入微的调整，再到严谨科学的验收，每一步都为模型在特定领域的卓越表现奠定基础。展望未来的应用开发征程，希望您能够持续不断地实践、探索与优化。凭借大模型强大的学习能力和泛化能力，结合MS - Swift框架提供的丰富工具和灵活接口，将其深度融入到各行各业的业务流程中。让大模型真

昨天有位朋友昨天跑过来私聊我，问我说有没有能“投喂”个人文件，搭建自己知识库的 AI 工具。并且还必须是要接入 DeepSeek-R1 深度思考大模型的，还必须是比较简单，对于没有经验的人来说能快速把个人的 AI 知识库搭建起来的。这位朋友说自己试了一圈，效果都不太好，有的是深度思考能力不行，有的是没有办法上传自己的本地文件，反正没找到一个好用的。找了一圈没找到，就跑过来问我了。我就立刻给他推荐了

Naive RAG 是最基础的检索增强生成架构，采用“索引-检索-生成”的经典流程。

在之前的系列中，笔者已经系统梳理了 LangChain 1.0 的核心知识点，并通过一个 多模态 RAG 项目带领大家实践了 LangChain 1.0 的关键技术。从本篇开始，笔者将为大家进一步分享的相关知识。与 LangChain 1.0 相比，LangGraph 1.0 的整体架构变动不大，但其定位发生了重要转变：在 1.0 版本之后，LangGraph 不再是 LangChain 的能力延

文章介绍了大模型的四种高级思维模式：COT(链式思维)、TOT(树状思维)、GOT(图状思维)和AOT(算法模仿思维)，旨在克服传统"刚性分类"的局限性。COT适合线性推理任务，TOT通过多路径探索和选择最优解，GOT构建有向图实现灵活合并与迭代，AOT则模仿特定算法进行系统性搜索。这些思维模式能提升大模型处理复杂问题的能力，适用于从创意写作到算法优化等多种场景。

学以致用，问题才是学习的真正驱动力最近发表了几篇关于学习人工智能技术的文章，然后就有人问没有深度学习的基础可以学习人工智能吗？答案是肯定的，学习人工智能技术并不一定非要懂得深度学习，虽然深度学习是大模型的基础。‍‍‍怎么学习大模型？‍‍‍‍‍‍‍很多人学习大模型技术，第一步就卡在了入门上，也就是说不知道应该怎么学习人工智能技术。‍‍‍可能在很多人的认知中，学习人工智能就要学习机器学习和深度学习，面

简而言之，AI的目标是理解和构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器，这些任务包括但不限于学习、推理、问题解决、语言理解、知识表示、规划、自然语言处理、模式识别、视觉识别、感知、创造力以及在广泛任务中的自主行动。因此，在推动AI发展的同时，也需要加强监管和规范，确保AI技术的健康、可持续发展。给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望