信息提取（IE）在自然语言处理（NLP）中扮演着至关重要的角色，它通过从非结构化文本中提取结构化信息，从而促进与依赖结构化数据的各种现实世界应用的无缝集成。深入探讨了，特别是零样本条件下，即模型未针对特定任务进行微调。：共选择了5个大型语言模型（LLMs）进行实验：ChatGLM3-6B、Qwen-7BChat和Qwen-14B-Chat、Baichuan2-13B-Chat以及ChatGPT2。

顾名思义，大型语言模型的规模通常过于庞大，难以在消费级硬件上运行。这类模型的参数量可达数十亿级别，通常需要配备大容量显存的GPU来加速推理过程。为此，越来越多的研究聚焦于通过优化训练方式、引入适配器等技术缩小模型规模。其中一项关键技术便是。本文将以语言建模为背景，系统介绍量化技术领域，通过逐层剖析核心概念助您建立直观认知。我们将深入解析量化的各类方法、实际应用场景及其底层原理。作为可视化指南，文中

在当今快速发展的AI时代，如何让AI真正帮助我们完成各种复杂任务？GoBot的智能Agent系统给出了一个革命性的答案。这个系统不仅仅是一个编程工具，而是一个基于多Agent协作的智能任务助手，能够理解用户需求、制定执行计划，并通过整合各种工具（包括MCP协议和自定义RPA工作流）来完成用户的任务。

在当今快速发展的AI时代，如何让AI真正帮助我们完成各种复杂任务？GoBot的智能Agent系统给出了一个革命性的答案。这个系统不仅仅是一个编程工具，而是一个基于多Agent协作的智能任务助手，能够理解用户需求、制定执行计划，并通过整合各种工具（包括MCP协议和自定义RPA工作流）来完成用户的任务。

在当今快速发展的AI时代，如何让AI真正帮助我们完成各种复杂任务？GoBot的智能Agent系统给出了一个革命性的答案。这个系统不仅仅是一个编程工具，而是一个基于多Agent协作的智能任务助手，能够理解用户需求、制定执行计划，并通过整合各种工具（包括MCP协议和自定义RPA工作流）来完成用户的任务。

过去几年，大模型（LLM）像“万能插件”一样被应用在各种 Agent 里：代码 Agent、检索 Agent、行动规划 Agent……但实际工程实践更接地气：

过去几年，大模型（LLM）像“万能插件”一样被应用在各种 Agent 里：代码 Agent、检索 Agent、行动规划 Agent……但实际工程实践更接地气：

在企业级 RAG系统的演进过程中，我们通常会经历两个阶段。第一阶段是“**建设期**”。在这个阶段，开发者的核心任务是将非结构化文档切分、向量化，并存入向量数据库。当用户提出问题时，系统通过语义相似度检索出 Top-K 个片段，喂给大模型生成答案。这套流程在处理“事实性问答”时，表现优异且成本低廉。

在企业级 RAG系统的演进过程中，我们通常会经历两个阶段。第一阶段是“**建设期**”。在这个阶段，开发者的核心任务是将非结构化文档切分、向量化，并存入向量数据库。当用户提出问题时，系统通过语义相似度检索出 Top-K 个片段，喂给大模型生成答案。这套流程在处理“事实性问答”时，表现优异且成本低廉。

本工作提出 OmniThink，一种模仿人类“慢思考”过程的机器写作框架，通过信息树（Information Tree）与概念池（Conceptual Pool）的迭代扩展与反思机制，突破大模型在生成深度与知识边界上的瓶颈，显著提升长文生成的知识密度（Knowledge Density）与创新性。