大模型（），或者称为基础模型 （），指的是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。这些参数使得大模型能够处理和理解复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。参数规模大架构规模大训练数据大算力需求大以上“大”衍生出模型能力的强大。我们常说到的大模型，指的是最常用的一类，大语言模型LLM，Large Language Model），如：ChatGPT、DeepSeek等都是大语言模型。注：本

你是否在编写Java程序时遇到过这样的错误信息：“找不到或无法加载主类”？作为编程新手，面对这样的问题可能会感到困惑和无助。但别担心，今天我将分享一些解决这一问题的经验方法，帮助你轻松克服这一难题。

Dify是一个用于构建AI应用程序的开源平台，它融合了后端即服务（Backend as Service，BaaS）和LLMOps（大语言模型运维）理念。Dify平台旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具。💡Dify 一词源自 Define + Modify，意指定义并且持续的改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放协议，旨在标准化应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文。首先我们快速过一下MCP的基本概念，接着我们会通过一个简单的天气服务的教程，来上手学会使用MCP服务和在主机运行服务。作为客户端，自己编写python文件作为服务端，在 Claude Desktop 里调用server.py。前期的步骤与上文介绍的一致，先

前言自从 DeepSeek 发布后，对 AI 行业产生了巨大的影响，以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊，它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。从以往单纯的技术比拼转向效率、生态与战略的综合较量。其影响已超越企业层面，涉及地缘政治、产业政策与全球技术治理，它彻底改变“美国主导创新、中国跟随应用”的传统格局，形成多极化的技术权力分布。DeepSeek 的开源性彻底打破了 Ope

在MaxKB中替换向量模型前，我们需要先了解向量相关的原理和技术，此处不做赘述，大家可以自行学习。可以了解下Embedding、Embedding核心，向量库等内容。

摘要：最近大模型很火热，deepseek也很火热，所以所有的企业都想把AI大模型加入进来，当想到这里的时候，就会遇到这个问题，大模型能做什么，不能做什么，能做到什么程度，为此，今天先分享一下一个AI大模型应用开发涉及到的技术栈有哪些?基石：基础设施层网络与算力调度核心：模型层应用：应用技术栈呈现：应用层01—基石：基础设施层(一)硬件核心1、GPU：并行计算的 “超级引擎”在大模型的世界里，GPU

硬件规划7B 模型需 8GB 内存，70B 模型需 32GB+。显存不足时优先选择低精度版本。安全第一避免将 Ollama 端口暴露公网，定期更新版本。模型选择根据需求选择（如DeepSeek适合代码生成，Qwen适合多语言）。

结果显示，在 Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 等基准测试中，Qwen2.5-Max 的表现超越了。，共同完成复杂的项目，效率和效果都更上一层楼。这使得模型在问答、总结等任务上表现得更加出色，更能理解人类的意图和偏好，生成更符合我们需求的回答。，逐步扩展上下文长度，最终支持高达 128K 的上下文长度，能够更好地处理长文本和复杂任务。

选择with github登录 我目前是用此方式登录，但始终提示：This account does not exist (如下第四张图)（我的github邮箱绑定是正确的，不太清楚这里是怎么不能登录，我尝试了很多次都不行，在第二种方式使用CodeGPT集成deepseek登录方式我同样选择的with github登录都可以登录，所以导致我Continue 这种方式集成deepseek失败）报错A