作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。而以豆包为例，从我们刚才展示的各个案例中不难发现，AI应用不仅已经聚焦到了生活、学习、办公等各个大场景，更是深入到了非常细节的小功能。首先是大家在浏览器在做搜索的过程中，往往会面临在茫茫选项中需要筛选的问题，并且还有夹带的各

ChatGPT 发布近两年后，全球掀起了一场大模型竞赛，如今怎么将大模型落地，成为萦绕在每一家 AI 公司的最大命题。最近有媒体统计，自从 GPT-3.5 上线以来，中国新成立的 AI 公司已经有近 8 万家陷入注销、吊销或停业异常的状态。百模大战的热闹和惨烈都出乎很多人的意料。最近火山引擎在 2024 AI 创新巡展上海站上，就交出了一份大模型与行业结合的答卷。根据火山引擎在公布的最新数据，截至

从直观的能力演示到深入的源码剖析，我们一同拆解了 gemini-cli 的内部构造，并探讨了其背后的架构思想。至此，我们可以清晰地看到，gemini-cli 不止是一个功能丰富的命令行工具，它更是一个关于如何构建AI Agent 、有价值且可供参考的工程范例。

本文详细对比了三大主流开源大模型架构：OpenAI的GPT-OSS、阿里的通义千问3和DeepSeek的V3。分析显示，GPT-OSS采用专家混合模型与Yarn技术实现13.1万token长上下文；通义千问3提供密集和稀疏两种架构，通过多阶段训练提升性能；DeepSeek V3则创新性地使用多头潜在注意力优化内存。文章指出，尽管这些模型在基准测试上表现相似，但技术实现各异，且数据集工程是各实验室的

炸裂！最强开源模型一夜之间易主。阿里发布千问2.5模型，72B版本在MMLU、MATH、MBPP等大部分评测指标上都超过了Llama3 405B，甚至一些指标也超过了GPT4o。正式加冕最强开源模型新王！今天要挑战用我的4GB老显卡不做量化、不做压缩，看看能不能跑起来这个72B模型。

大家好，这是我的专题《AI颠覆人类倒计时：普通人自救指南》系列文章之一。前期几篇文章已经帮助大家理解了MCP，并且教会大家如何采用dify调用MCP工具，甚至把dify工作流变成一个可供调用的MCP工具。\1. 创建Agent：股票分析小助理\2. 配置prompt\3. 配置工具（获取时间+股票数据）\4. 调试体验此处选用时间工具和雅虎财经工具，分别用于当前时间的获取，以及股票实时数据的获取在

文章详细介绍了LangGraph 1.0三种部署方式：独立服务器适合轻量级设置；LangSmith方式提供本地监控无需部署管理；LangSmith with deployment提供完整部署管理功能。作者提供了每种方式的详细部署步骤，并指出独立服务器对日常开发足够，而本地部署LangSmith需要较高硬件配置、可能遇到环境配置问题，且需要企业级许可，更适合企业使用。

Python进行时间序列分析的8种常见绘图类型，每种类型都具有独特的用途和适用场景。折线图常用于展示时间序列数据的趋势和变化，散点图用于呈现离散数据点的分布。柱状图适合比较不同时间点或组之间的数据，而面积图可以突出数据点之间的关系。箱线图有助于了解数据的分布和离群值。饼图适用于显示数据占比，热图用于呈现多维数据的关系，而雷达图展示多个维度的时间序列数据。通过运用这些绘图技巧，可以提高对时间序列数据

结论：英语不好可以学编程，编程语言是一种基于一定规则的语法和符号组成的，和大家的母语无关。

去掉指定列的完全重复数据。