vLLM 是一个快速且易于使用的大语言模型推理和部署库，最初由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 开发，现已发展为一个由学术界和工业界共同贡献的社区驱动项目。

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但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大

时间序列异常检测在众多应用领域中发挥着关键作用。当前主流方法需针对各数据集训练独立模型，导致模型泛化能力受限，在训练数据稀缺的多元场景下异常检测性能显著下降。针对这一局限，本文提出构建通用型时间序列异常检测模型，通过跨域大规模预训练实现下游场景的广泛适配。为实现这一目标，需解决两大核心挑战：（1）如何在统一模型中满足不同数据集对信息瓶颈的差异化需求；（2）如何有效区分多元正常与异常模式，这对各类场

随着OpenAI推出通用Agent（虽然体验反馈并不理想），Agent也正式登上“下一个流量中枢”的舞台。未来的搜索、广告、内容发布，SaaS软件的操作等，极大可能都将转手给它，意味着当下我们熟悉的互联网入口逻辑也将彻底被改写。

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检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关信息来提升语言模型的生成能力。然而，传统的RAG方法面临丢失多模态信息的问题。多模态RAG方法通过将图像和文本映射到共享嵌入空间来融合二者，但未能捕捉知识和模态间逻辑链的结构。此外，它们还需要针对特定任务进行大规模训练，导致泛化能力有限。为了解决这些限制，我们提出了MMGraphRAG，该方法通过场景图精细化视觉内容，并结合基于文本的知识图谱构建多模态

在人工智能的浩瀚星空中，大语言模型（LLM）如同璀璨的恒星，照亮了自然语言处理的前沿。然而，即便是最耀眼的"AI明星"，也有其知识盲区和推理短板。传统的检索增强生成（RAG）技术虽然为LLM提供了外部知识的补充，但面对复杂关系网络和多跳推理任务时，往往显得"智力不够用"。

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在人工智能的浩瀚星空中，大语言模型（LLM）如同璀璨的恒星，照亮了自然语言处理的前沿。然而，即便是最耀眼的"AI明星"，也有其知识盲区和推理短板。传统的检索增强生成（RAG）技术虽然为LLM提供了外部知识的补充，但面对复杂关系网络和多跳推理任务时，往往显得"智力不够用"。