大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。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。其中AI主要是算力，人类则是薪资。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还

人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低

文章详细比较了医疗信息系统的两种部署方式：本地化部署和云部署。从计算资源、数据扩容、容灾、能耗、人力成本和安全六个维度分析，云部署具有动态资源调整、自动扩容、高可用性、低能耗、减少人力成本和专业安全保障等优势。云部署让医疗机构专注于医疗业务本身，无需担心基础设施维护，是性价比最高的选择。

文章介绍了作者团队开发的Bridgic AI智能体框架，解决了现有AI框架代码臃肿、黑盒化的问题。Bridgic采用动态有向图(DDG)架构，支持worker和automa两种核心概念，实现了静态编排、程序动态编排和自主编排的统一。该框架强调模块化、组件化、参数绑定和高度可定制化，为AI Agent开发提供了灵活且可控的解决方案，适合原型开发、生产环境应用和学习研究。

本文详细介绍了如何通过五个关键步骤掌握Dify与LangChain v1.0的集成技术，构建企业级RAG应用。文章解析了Dify的核心功能（可视化工作流、模型网关、RAG引擎、Agent框架）和LangChain v1.0的新特性（统一Agent抽象、中间件机制、标准化内容块）。从环境配置到API调用，从实战案例到性能优化，再到常见问题解决方案，为开发者提供了全面的集成指南，帮助企业快速构建智能问

文章解释了在RAG领域，"召回"比"搜索"更专业的原因：形象地描述了从海量知识库中调取相关信息的过程，并强调这是系统内部的技术操作。文章介绍了召回率和精确率两个核心评估指标，并通过律师准备官司的比喻解释了RAG系统的召回、重排序和生成三个阶段。最后指出"召回"在技术场景中特指系统从知识库调取信息的技术环节，与RAG的"检索(R)"阶段相对应。

本文详细介绍了混合专家模型(MoE)的负载均衡技术，包括KeepTopK策略、辅助损失函数和专家容量限制等方法，以及在视觉模型中的应用。通过稀疏激活机制，MoE实现了"大模型能力+小模型效率"的突破，以Mixtral 8x7B为例解释了活动参数与稀疏参数的区别，探讨了MoE如何解决大模型规模与效率的矛盾，并展望了未来研究方向。

文章讲解了大模型训练中的反向更新过程，包括梯度、梯度下降和学习率等核心概念。反向更新类似"做题-对答案-调整思路"的过程，通过计算损失值和梯度，不断调整模型参数，使预测结果逐渐逼近预期结果。学习率控制参数更新步长，帮助模型收敛到最优解，是模型能够"学习"的关键机制。

本文介绍了情感计算与多模态大模型结合的前沿研究，提出了EMER、OV-MER、AffectGPT等系列方法，实现了从传统判别式情感识别向细粒度、可解释的生成式情感理解转变。这些方法利用多模态大模型的丰富词表和多模态感知能力，构建了大规模数据集和评估基准，并在MER挑战赛中得到应用，为情感计算社区提供了新的研究方向和实践参考。

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