向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程1.DeepSeek官网使用方式：网页或者App均可访问地址：https://www.deepseek.com/费用：不限次数免费使用2.BetterYeah AI使用方式：网页搜索（https://ai.betteryeah.com/login?channel=home&register_source=/）可用模型：DeepSeekR1

官方提供的 vLLM 推理需要一系列安装配置步骤才可正常运行，以下基于开源大模型服务平台 GPUStack，结合自定义安装的 vLLM 版本，完成 GPT OSS 系列模型的生产部署推理。目前，GPUStack 0.7.0 版本集成的 vLLM 版本为 0.9.2，vLLM 的最新版本为 0.10.0，但 0.10.0 版本仍不支持 openai/gpt-oss-120b 和 openai/gpt

向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程这个春节，DeepSeek可谓是大放异彩，火爆程度让官网都“卡到爆”，硅基流动都流不动了。为了让大家能够自由地使用DeepSeek，今天为大家精心挑选了10个可以畅用DeepSeek的平台。1. 官方满血版首推的自然是DeepSeek的官网和APP，这里可以使用到满血版的R1和V3模型，以及联网功能。官网在上午时段较为流畅，但下午和晚上可能会有些.

向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在文本转语音（TTS）技术领域，一项突破性的进展引起了广泛关注——Kokoro TTS 模型凭借其卓越性能和完全免费的商用许可，成为目前最出色的 TTS 解决方案之一。基于广受欢迎的开源框架 StyleTTS，Kokoro TTS 在灵活性和功能性上都表现出色，可广泛应用于多种场景。接下来，我们将深入探讨这个模型的独特之处、核心功能以及如何充分利.

由谷歌工程师Antonio Gulli撰写，关于构建智能系统的实战指南。全书系统性地总结了21种智能体设计模式，旨在帮助开发者构建可靠、高效的智能系统。适合AI工程师、产品经理及技术爱好者，通过系统化的设计模式，助力开发者构建更智能、更可靠的自主系统。这些idea都是从顶会论文中提炼出来的精华，冲刺CVPR/NIPS也不在话下！，帮助读者将理论应用于实际开发，覆盖从基础任务处理到复杂多智能体系统的

Google 在 7 月 30 日开源的 LangExtract 正是为此而生——它利用 Gemini-family、OpenAI、乃至本地 Ollama 等多种 LLM，实现“按指令抽取+源文对齐 + 一键可视化”的完整闭环。LangExtract 把“指令式信息抽取”从概念变成了“拿来即用”的 Python 库，凭借源文锚点、结构保证和交互可视化，在医疗、法律、金融乃至科研知识管理中都找到了落

LlamaIndex KG + 文本 RAG 组合：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/knowledge_graph/knowledge_graph_rag/LlamaIndex 知识图谱索引与查询：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/knowledge_graph/RAG 示例合集：

科研为本，质量为先！这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。【招收学生方向】计算机视觉，自然语言处理，高效模型压缩算法，多模态大语言模型，包括模型量化，剪枝，蒸馏，编译以及高效稀疏化训练与推理，深度学习全栈研究。多家公司担任算法研究员，并进行计算

它支持从预训练到指令微调、强化学习、多模态训练等全流程操作，并提供灵活的配置选项和高效的资源管理能力，适合开发者快速定制化模型以适应特定应用场景。秩越大，引入的可训练参数越多，模型对新数据的适应能力越强，但也增加了计算和内存的需求，可能导致过拟合。秩越小，引入的可训练参数较少，减少了计算和内存的需求，但可能不足以充分适应新数据，影响模型性能。Supervised Fine-Tuning：监督微调是

然而，现实世界中的文档往往布局复杂、表格嵌套、内含图片公式，甚至跨页分布，这让许多现有的 OCR（光学字符识别系统，Optical Character Recognition）系统感到棘手。在数字化办公与 AI 技术深度融合的今天，文档智能解析技术已成为信息抽取、检索增强生成和自动化文档分析的核心基石。上较此前最优方法（MinerU2.5、PPOCR-VL、DeepSeek-OCR 等）实现了全面