这次带来 RAG 的小白应用教程：介绍如何通过 ragflow 框架把 DeepSeek 接入到自己的个人知识库中，当然其他模型也是类似，可以自由搭配。

归一化长期以来一直被认为是必不可少的，在现代神经网络中无处不在。但团队认为可以换用一种非常简单的技术，他们提出（Dynamic Tanh)，直接替代Layer Norm或RMSNorm，性能达到或超过标准Transformer。从视觉的ViT/MAE，到语言模型的LLaMA，再到语音、DNA系列等模态都可以用，完整代码库已开源。网友评价说，只要元素级运算就能实现和归一化一样的效果，这对于效率优化来

该方案不仅结合了Deep Research的优势，在此基础上，用户还能自由选择底层大模型，并通过Milvus接入本地数据，更适合企业级场景落地。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 是一种结合了信息检索和大模型（LLM）的技术，用于构建更强大和准确的问答或生成系统。RAG通过将大模型与外部知识库相结合，可以动态检索相关信息并利用生成模型对查询进行更准确的回答。

本⽂探讨推理型⼤语⾔模型的构建⽅法，涵盖其定义、优缺点及 DeepSeek R1 的训练策略。重点解析四种增强推理能⼒的⼯具：推理时扩展、强化学习、监督微调+强化学习、蒸馏。并探讨 LLM 未来趋势及低预算训练策略，助力AI 研究者更有效地开发推理型模型。

Kaggle赛题解析：使用大模型绘制SVG图像赛题名称：Drawing with LLMs赛题类型：大模型、文生图大模型赛题任务：通过大语言模型生成SVG格式的图像本次任务的目标是根据给定的文本提示生成SVG（可缩放矢量图形）代码，尽可能准确地将其渲染为图像。参与者需要利用Kaggle新推出的“Kaggle Packages”功能来构建提交内容，这是一种用于构建可复用模型的Python库工具。为了

浙江大学与港大团队提出PriorDepthAnything框架，将稀疏深度传感器数据与AI深度预测相融合，实现一键补洞、降噪和分辨率提升。该创新方法通过粗到细的流程整合度量信息与几何结构，支持7个真实数据集的零样本迁移，可处理深度补全、超分辨率和修复任务，并能直接优化VGGT等3D模型输出。实验证明该方法在保持像素级精度的同时，显著提升了深度图的细节、边界和度量准确性，为自动驾驶、AR/VR和工业

【研究摘要】普林斯顿大学团队提出C³方法，首次实现可控视频生成模型的不确定性量化。该方法通过严格评分规则优化校准性，在潜空间进行子块级密集不确定性估计，并将结果解码为可解释的RGB热图（蓝色表高置信、红色表不确定、绿色表错误）。实验表明，该方法在机器人学习数据集上实现接近完美校准（ECE<0.03），能精确定位幻觉区域，且在分布外条件下保持稳健性能。该技术解决了视频模型"不知道自己

是的，因为云计算这个生意，跟传统的互联网业务本质上是不同的。那已经是将近20年前了，互联网思维十分普及，而云计算并不适合这个思维模式，这是一点。第二是，云计算在商业模式上也是非常不一样的。我总是说，我很幸运能在这个领域工作。首先，它是技术驱动的——不像很多其他的业务，它们一开始就是从“商业”出发，然后技术只是去“辅助业务”。但云计算不是这样的，它是先有技术。这是关键点。而且，并不是所有的技术都能转

在Python的面向对象编程中，抽象基类（Abstract Base Class，简称ABC）是一个强大的特性，它为接口定义和类型检查提供了有力的支持。本文将深入探讨Python的ABC模块，剖析其实现原理，并通过实际示例展示其在工程实践中的应用。