百度深耕搜索引擎多年，积累了海量数据，这为文心一言提供了强大的知识库。文心一言擅长理解和运用中文，在文学创作、商业文案创作等方面表现出色。背靠阿里云强大的算力支持，通义千问拥有强大的逻辑推理和代码编写能力。此外，通义千问的多轮交互能力也十分出色，可以进行更自然流畅的对话。天工 AI 注重模型的准确性和效率，在处理各种自然语言处理任务时表现出色，可以快速准确地提取信息、回答问题。依托科大讯飞在语音识

是一种重要的模型压缩技术。其核心思想并非让小型模型（称为“学生模型”，Student Model）直接从训练数据中学习标签，而是通过训练学生模型来模仿一个预训练好的、更大更复杂的模型（称为“教师模型”，Teacher Model）的行为。这样做的目的是迁移教师模型所蕴含的“暗知识”（dark knowledge），而不仅仅是拟合数据的硬标签（Hard Targets）。关键机制在于的运用。

此外，供应链安全还应以技术与管理并重的思路同步发展，从软件供应链供需双方的视角出发，搭建软件供应链安全治理体系，以应对日益增长的合规要求以及繁杂的安全风险。未来，安全智能体将向一体化解决方案的方向发展，即不再聚焦具体安全任务，而是以虚拟安全专家的形式拆解复杂的安全需求，自主规划调度相应的工具型智能体，独立解决众多细分场景中的复杂任务。网络安全属于伴生行业，新技术、新领域带来的基础架构升级都会带动安

在这个算法重构商业的时代，一张AI产品架构图就是AI产品经理的战略罗盘。它既是我们解构企业经营的X光片——穿透组织迷雾看清核心场景；也是我们整合技术能力的聚变场——让大模型能力精准滴灌到业务毛细血管。当我们用架构思维拆解企业经营，会发现：真正的AI赋能不是技术堆砌，而是将语言模型转化为商业语言的转译艺术。这要求我们既要有CEO的全局视角，在关键业务场景中找准价值锚点；又要具备CTO的技术敏锐度，在

本地环境使用Docker进行部署，可以大大节省环境配置的工作量，同时减少组件对系统性能的影响。在不开发时，关闭Docker，还能避免各种干扰。对于还不熟悉Docker的同学，建议尽快学习掌握这一强大工具。由于很多教程都是基于Linux系统的，这里我们详细讲解一下在Windows本地环境下的搭建步骤。首先，访问docker官网，根据你的系统选择合适的版本进行下载和安装。安装完成后，进入PowerSh

今天分享下关于大模型本地部署的一些基础知识，做一个简单的入门，并科普相关的工具使用。

大模型是近几年非常火的一个AI名词，很多公司也在训练自己的大模型，但是训练一个大模型需要多少钱呢？本文从多个角度为大家拆解。

最近RAG热度不减，微软开源了GraphRAG，很是火爆呀，本着学习的态度，我也部署使用了一下，无奈没有梯子，不能用openAI，于是想着能不能使用本机的模型，替换openAI的 llm和embedding模型，说干就干，整个过程真是曲折，踩坑不少，但最终 结果还是好的，终于完美部署到本机使用了，哈哈，下面来给大家分享一下，自己也记录一下，以免后边再使用时重复进坑。本人也搞了一个RAG项目，非常适

1976年，Diffie和Hellman在文章“密码学新方向（New Direction in Cryptography）”中首次提出了公开密钥密码体制的思想，1977年，Rivest、Shamir和Adleman三个人实现了公开密钥密码体制，现在称为RSA公开密钥体制，它是第一个既能用于数据加密也能用于数字签名的算法。这种算法易于理解和操作，算法的名字以发明者的名字命名：Ron Rivest，

从阿尔法狗的胜利到GPT系列的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。然而，大模型的潜力要真正转化为生产力，实现从实验室到现实世界的平稳着陆，还需跨越理论到实践的鸿沟。这样的知识库不仅能够实现对企业内部知识的快速检索和精准匹配，还能够借助大模型的语境理解和生成能力，自动总结文档、生成报告、解答复杂问题，甚至在特定领域内进行创新性思考和策略建议。同理，