大模型本地部署是保障数据安全的重要方式，尤其适用于政务、金融、医疗等高安全要求领域。部署需要配置带显卡的算力机，安装相应驱动和推理引擎（如vllm），并使用Docker简化部署过程。文章详细介绍了从硬件准备到模型部署的完整流程，帮助开发者选择合适的平台，实现高效安全的大模型应用。

大模型本地部署是保障数据安全的重要方式，尤其适用于政务、金融、医疗等高安全要求领域。部署需要配置带显卡的算力机，安装相应驱动和推理引擎（如vllm），并使用Docker简化部署过程。文章详细介绍了从硬件准备到模型部署的完整流程，帮助开发者选择合适的平台，实现高效安全的大模型应用。

本文系统分析了2026年中国最具前景的十大行业，包括人工智能与大模型、半导体、新能源、生物医药、6G通信、智能制造、绿色低碳、元宇宙、新材料和现代服务业。这些行业代表了中国经济转型方向，具有广阔发展前景。文章详细分析了各行业市场规模、技术趋势、应用场景和政策环境，为投资者和企业提供参考依据。

本文详解AI产品经理三类细分岗位（平台、Native、+），强调入行无需精通代码，关键在于动手做原型解决问题。成功的AI产品需"贴地飞行"，贴近用户真实需求，在试错中成长。作者分享实战经验：保持团队"能量"、主动"游走"探索、享受解决问题过程。行业稀缺的不是理论家，而是愿意动手、贴近用户的实践者。对于想入行的小白，建议从小问题出发，用现有工具做出可运行的原型，不要怕粗糙和犯错。

2025年最新Embedding模型选择指南：Qwen3-Embedding系列表现突出，在MTEB等权威榜单中超越OpenAI、Google等顶尖模型，性能提升40%。文章从语言支持（中文/英文/多语言）、模型大小与性能权衡、部署方式（本地/API）及成本等多维度分析，为不同场景推荐最优模型：中文RAG首选Qwen3-Embedding-8B，英文RAG推荐Qwen3或OpenAI API，多语

在1950年代初期，人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而，由于当时的计算机处理能力非常有限，很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展，自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进展。例如，1970年，美国宾夕法尼亚大学的Adele Goldberg和David Robson创建了一个名为Lunenfeld Project的系统，它可以进行自动翻译。同时，中国科学

Triton是NVIDIA推出的模型推理服务器，vLLM是伯克利大学推出的大模型推理引擎。一般而言，Triton主要负责调度策略来提高服务的吞度，比如动态批处理、多实例并发等，配合TensorRT、ONNX等后端来联合使用，后者负责推理内核来降低延迟；而在Triton+vLLM的组合中，Triton不会做任何的调度处理，而是将请求全部打给vLLM，让vLLM根据PagedAttention和异步A

本文分享了作者近半年在多家科技公司的大模型应用开发面试经验。面试内容以RAG、微调原理和Agent应用为主，难度适中。文章详细列举了LLM基础、Prompt工程、RAG、工作流、Agent等常见面试题，并提供了面试技巧如项目效果评估、表达清晰等。作者建议掌握微调原理和动手实践能力，并强调面试前充分准备的重要性，以提升面试通过率。

LangChain 1.0作为高层框架，专注于快速原型设计和LLM应用部署；LangGraph 1.0作为底层编排引擎，擅长持久化、有状态的智能体工作流。LangChain适合简单聊天机器人、RAG管道；LangGraph适合长运行任务、多智能体系统。两者可结合使用，LangChain提供高层易用性，LangGraph提供底层控制力。开发者可根据项目需求选择合适框架，LangGraph运行时已成为

本文介绍了基于Nano Banana Pro模型的三个优秀开源项目：Awesome Nano Banana Pro精选资源库提供高质量提示词和案例；RedInk是专为小红书创作者设计的AI图文生成工具；SelfieAt可将用户照片自然融合到任意场景。这些项目采用前沿技术栈，为AI绘画爱好者、内容创作者和开发者提供了实用工具，展示了Nano Banana Pro模型的强大应用潜力。