• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

Claude 与 n8n 的结合，特别是通过 MCP 的加持，为 AI 自动化带来了前所未有的可能性。它不仅大大降低了构建复杂自动化工作流的门槛，还通过“人在循环内”的模式，确保了 AI 驱动的自动化更加可靠和可控。这种强大的协作模式，使得个人开发者和小型团队也能在短时间内构建出功能强大、具有商业价值的 AI 应用。它预示着 AI 和开发者工具将更加紧密地融合，人类的想法将以前所未有的速度转化为可

Qwen3模型发布：深度思考与高速推理的平衡 Qwen3新版本主打"思深行速"两大特性，在推理能力和速度上取得平衡。Qwen3-32B在知识密集型任务上表现优于Qwen3-30B-A3B，但后者凭借MoE架构和优化框架，实现了2-3倍的推理速度提升。测试显示，小参数量模型的优势更多来自训练数据而非真正的推理能力提升。在文学创作和逻辑推理测试中，知识密度仍是决定模型表现的关键因素

摘要：从传统机器学习到大型语言模型(LLM)的发展过程中，"三要素"表述从"算法、算力、数据"转变为"模型、算力、数据"，反映了技术范式的演变。在经典机器学习中，算法是方法论层面的概念，模型是具体实例；而在LLM领域，Transformer架构已内化为默认算法，模型本身成为核心资产。这种转变体现了LLM领域的技术特征：模型架构相对固化，规

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

白嫖的算力和服务，可以用来为自己的日常工作添砖加瓦，或者做点什么。比如我们基于qwen1.5搭了一个AI角色扮演的站点：相比本地搭建一些大模型，使用cloudflare提供的服务就能省下很多成本啦～

本文摘要： 第一章系统介绍了Server-Sent Events（SSE）技术原理与应用。SSE是一种基于HTTP的单向服务器推送技术，具有自动重连、事件驱动等特性，适用于实时数据推送、大模型对话等场景。通过对比WebSocket、长轮询等技术，分析了SSE的技术优势（简单易用、防火墙友好）与限制（单向通信、浏览器兼容性）。详细解析了SSE协议规范、客户端API实现，并提供了增强型封装方案，包含连

本文介绍了如何开发一个基于MCP协议的MySQL数据库操作服务。文章首先解释了MCP协议的作用，即让AI模型能够通过标准化接口调用外部工具。随后详细阐述了技术选型、安全架构设计（包含SQL验证、参数化查询和连接池管理三层防护）以及模块化实现方案。在具体实现部分，重点讲解了SQL安全验证器、数据库连接管理器和MCP服务器核心代码的设计思路。文章还提供了在Cursor中配置MCPServer的方法，并

本文分析了deer-flow项目的工作流程和关键代码模块。系统采用langgraph构建状态机，主要节点包括：coordinator（问题分发）、background_investigator（初步搜索）、planner（制定研究计划）、research_team（执行研究步骤）和reporter（生成最终报告）。核心流程是：用户输入经coordinator处理后，先进行背景调查，再由planne

最近我们通过一些新闻博客包括LLMs产品的推出，DeepSearch和这两个词不断的映入我们眼帘。一个有趣的发现是，DeepSearch 和 DeepResearch 不仅限于OpenAI，之前一直听说OpenAI的DeepResearch特别厉害，最近许多公司如 Jina AI、Perplexity 和 Google 也在开发类似工具。