近年来，随着计算能力的增强和数据量的爆炸式增长，大模型进入了快速发展的新阶段，展现出强大的语言理解和生成能力。同时，大模型的应用也带来了数据、计算和伦理等挑战，要求我们在享受技术进步带来的便利的同时，也要关注其可能带来的风险和影响。其次，大模型推动了数据预处理和模型训练技术的创新，使得模型在复杂任务上的表现显著增强。大模型在图像识别、目标检测、图像分割等方面展现出卓越的性能，如用于自动驾驶的车辆识

通用大模型技术快速发展，但很多传统行业推进得并不快。对企业而言，大模型应用需要综合考虑专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等多种因素。针对这些现实情况，腾讯集团提出重点发展行业大模型的理念。本文基于一线大量实践反馈，做出系统归纳总结，呈现行业大模型发展真实情况，厘清关键争议和困惑问题。真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

4 月 29 号凌晨，阿里巴巴发布了新一代通义千问 Qwen3 模型，并同步开源。（总是半夜搞大动作！）模型发布后，科技领域、AI 领域的知乎答主们第一时间体验该模型，并纷纷给出了自己的分析和思考，一起来看看吧～简单说结论——可以加显卡了，这就是可以本地部署的最强开源写代码大模型。Qwen3 写代码能力测试来啦！简单说结论——可以加显卡了，这就是可以本地部署的最强开源写代码大模型。主要问题出现在小

从整体上看，训练LLM主要包括两个关键阶段：预训练（Pre-training）后训练（Post-training）：微调、RL和RLHF。

MCP是一种开放的技术协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和服务的交互方式。你可以把MCP理解成像是一个AI世界的通用翻译官，让AI模型能够与各种各样的外部工具"对话"。

前言本文重点介绍使用微调框架unsloth，围绕DeepSeek R1 Distill 7B模型进行高效微调，并介绍用于推理大模型高效微调的COT数据集的创建和使用方法，并在一个medical-o1-reasoning-SFT数据集上完成高效微调实战，并最终达到问答风格优化&知识灌注目的。你能收获什么：亲手完成DeepSeek R1蒸馏模型的微调实战对模型微调、推理数据集等知识有一定了解对大模型运

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术最初源于2020年Facebook的一篇论文——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。是的，2020年就已经提出了这项技术。这篇论文要解决的一个问题非常简单：如何让大语言模型使用外部知识进行生成。通常，预训练模型的知

现在，就行动起来吧，解锁 AI 驱动的下一代应用，开启你的创新之旅！调用 deepseek - reasoner 模型，平台可以对学生提交的代码进行分析，准确解析代码错误，并给出详细的修复建议，就像一位随时在线的编程导师。大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势，我们只有主动拥抱这种变化，紧跟数字化、智能化潮流，才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。通过集成 deepseek - cha

大家好，我是程序员海文。最近DeepSeek非常的火爆，而我们开发中常用的是IDEA，如果将DeepSeek集成到IDEA中，一定会大大提高开发效率。Let’go！

MCP，即Model Context Protocol（模型上下文协议），是由Claude的母公司Anthropic在2024年底推出的一项创新技术协议。在它刚问世时，并未引起太多关注，反响较为平淡。然而，随着今年智能体Agent领域的迅猛发展，MCP逐渐进入大众视野并受到广泛关注。今年2月，Cursor宣布正式支持MCP功能，这无疑为MCP的推广按下了加速键，使其迅速走进了众多开发人员的视野。从