DeepSeek，作为一款功能强大的AI工具，在信息检索与处理方面有着独特优势。而飞书多维表格凭借其灵活的数据管理和协作能力，为构建个性化知识库提供了绝佳平台。飞书多维表格自接入了deepseek之后，二者的强强联手，极大提高了工作效率。这个选题是我一直都想做还没开始做的，今天我就为大家带来一个超实用的教程 —— 使用 DeepSeek 结合飞书多维表格，打造属于你的 AI 知识库，让工作和学习效

文章详解了大语言模型(LLM)的底层原理与训练过程，包括基础设施建设、数据预处理、预训练、有监督微调和人类反馈强化学习三大阶段。揭示了模型的概率本质、幻觉现象和上下文窗口限制等特性，解释了越狱机制和提示词工程的重要性。理解这些原理有助于用户更有效地使用大语言模型，充分发挥其潜力。

Claude Skills是Anthropic推出的可扩展机制，通过封装元数据、说明和代码，让Claude具备特定领域专业知识并动态加载。它采用渐进式披露方式，只在需要时加载相关信息，避免上下文窗口超载。Skills不同于Function Calling和MCP，更关注内部流程指导而非简单工具调用，适用于文档自动化、品牌规范、数据分析等多种场景，为AI Agent上下文工程提供了新方向。

随着DeepSeek爆火，面试中也越来越高频出现，因此训练营也更新了DeepSeek系列技术的深入拆解。包括MLA、MTP、专家负载均衡、FP8混合精度训练，Dual-Pipe等关键技术，力求做到全网最硬核的解析~在进行实践 GRPO 的时候，发现现存占用过大，deepseed 一键 VLLM 安装常常与 cuda 不适配，因此尝试一直采样 lora 小参数微调，环境要求更低的方式进行 GRPO

文章介绍了LangGraph全生态开发工具，包括LangSmith监控框架、LangGraph Studio可视化IDE和LangGraph Cli部署工具等，详细展示了从零开始创建、调试和部署智能体项目的完整流程。通过实战操作，读者可学习构建天气助手智能体，利用这些工具进行可视化调试和性能监控，最终实现智能体应用的本地部署。

首先，我们必须注意到矢量数据库并不是新鲜事物。事实上，向量数据库已经存在了相当长一段时间。甚至在它最近变得广泛流行之前，我们几乎每天都在间接地与它们互动。例如，推荐系统和搜索引擎等应用程序。简单来说，向量数据库以向量嵌入(Vector Embedding)的形式存储非结构化数据（文本、图像、音频、视频等）。

在当今信息化浪潮席卷的时代，海量媒体资讯如潮水般每日涌来。然而，受制于有限的时间与精力，人们往往更倾向于聚焦两类信息：一类是与自身兴趣深度契合的个性化新闻，另一类则是当下全网热议的焦点事件。在此背景下，能否快速、精准地捕捉实时热点资讯，成为现代人高效获取信息、把握时代脉搏的关键所在。不过之前的案例是通过爬虫方式实现最新的新闻获取，时效性不够，另外新闻覆盖的内容也不全面。今天给大家介绍使用RSS多平

在人工智能的世界里，有一个词低调但无处不在，那就是 梯度。不懂数学，可以搞得懂梯度么？肯定搞的明白，梯度说白了就是模型训练中的一个指南牌，用来指示后续的训练过程。无论是几十个参数的小模型，还是动辄千亿参数的大模型，梯度都是它们成长路上不可或缺的“导航员。只有依赖梯度，才能找到最终目的。很多人觉得梯度听起来很数学，其实它和我们下山找路、老师批改作业，没什么本质区别。今天，就带你用最直观的方式理解：梯

本文深入剖析Transformer内部工作原理，详细介绍了嵌入层、位置编码层、编码器和解码器堆栈结构，以及多头注意力机制和注意力掩码的作用。通过具体示例展示了数据流动过程和各阶段计算，帮助理解Transformer设计理念，并解释了输出生成和训练中的损失函数，为理解大模型核心架构提供全面指导。

为什么需要了解VLM？据不完全统计，截止到2025年10月份VLM的论文在持续上升，应用也更广泛，而传统CV模型热点下降许多。主要原因在于：这些基于卷积神经网络 （CNN） 的 CV 模型针对一组有界类上的特定任务进行了训练。如：       1、识别图像是否包含猫或狗的分类模型       2、种光学字符检测和识别 CV 模型，可读取图像中的文本，但不解释文档中的格式或任何视觉数据。