在代码、数学、通用能力等基准测试中，与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。的激活参数数量是 QwQ-32B 的 10%，表现更胜一筹，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。，Qwen3-0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B，这6个

这款功能强大、易于使用且注重隐私安全的个人开源知识库，结合 DeepSeek 的智能问答能力和 MCP 的扩展功能，将成为你高效管理知识，提升学习和工作效率的得力助手。比如下图可以看出，结合了 MCP 的 fetch 功能后，Cherry Studio 能够更好地理解用户的查询意图，并从网络上获取相关信息，给出更准确、更全面的回答。这不仅仅是一个简单的文件管理器，更是一个智能的知识助手，能够帮助你

之前介绍过在IDEA中使用DeepSeek的方案，但是很多人表示还是用的不够爽，比如用CodeChat的方案，只支持V3版本，不支持带推理的R1。想要配置R1的话有特别的麻烦。那么，今天，给大家带来一个亲测有效，可使用DeepSeek R1，同时支持问答+AI程序员，无需配置，快速使用的方案。那就是借助阿里的通义灵码，通义灵码最近刚刚做了重大更新，新上线了模型选择功能。在支持Qwen的模型之外，还

首先需要在主机上自动或手动配置 MCP 服务，当用户输入问题时， MCP 客户端让 大语言模型选择 MCP 工具，大模型选择好 MCP 工具以后， MCP 客户端寻求用户同意（很多产品支持配置自动同意），MCP 客户端请求 MCP 服务器， MCP 服务调用工具并将工具的结果返回给 MCP 客户端， MCP 客户端将模型调用结果和用户的查询发送给大语言模型，大语言模型组织答案给用户。现在，模型虽然

后端主要用到了像 JDK 21、Spring 6.1、SpringCloud 2023、Nacos、Sentinel、Dubbo、Redis、XXL-JOB、RocketMQ、ShardingJDBC、Druid、MySQL、EslasticSearch、Canal、 Seata、SaToken 等中间件及技术，还用到了像 Hutool、Logback、Caffeine、Mybatis、Mybat

以前会Java、C++、Spring Cloud+那一套就能站稳脚跟，现在光靠这点本事，不仅工资难涨，岗位需求更是断崖式下跌……除了大模型技术讲解，还有能够震撼到每一个程序员的、超详细、最热门的大模型商业化应用案例！掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。5个步骤，覆盖超多业务场景，培养全栈开发能力，轻松成为大模型应用开发工程师。课程由AI大模型领域大

二者并非水火不容的对立关系，而是各有所长的互补工具，完全可以和谐共存，各司其职。可以看到，Claude code 也制定了一个 todos ，分为四步，和 cursor 不同的是：前三步都是在深度分析问题，直到第四步才会开始修复问题。总体来说，二者对于简单 UI 还原任务都能出一个不错的规划并执行，cursor 的整体速度会快一些，但最终的代码质量差不多（在于大模型生码能力上）。就给了我一个能跑的

由 Redis 的原始创建者 Salvatore Sanfilippo 开发，向量集借鉴了有序集（sorted set）的灵感，并扩展了有序集的概念，允许存储和查询高维向量嵌入，从而增强了 Redis 在涉及语义搜索和推荐系统等 AI 用例中的能力。这个面试宝典从23年3月份推出开始到现在，已经连续更新2年了，从400多道题，已经更新到1200+题目了，最近更新了JDK 24，Kafka 4.0等

给他的建议是，如果哈罗拿到了，优选哈罗，因为哈罗的薪资应该也不会低，而且大模型是风控，更重要的是他女朋友在上海，杭州离上海更近。的，毕竟pdd的11-2-6实在是强度太大了，每天2点下班，睡觉怎么也得3点了，一周还工作6天，这基本就没有任何自己的时间了。因为他学历还可以，虽然是双非硕，但是是985本科，所以后面在互联网大厂之间跳还是比较合理的，那么还是保证好身体要紧，做长期打算。这里面给的最多的是

最近Manus可谓是AI圈的“新晋网红”，上线第一天就全网“一码难求”，并且当天晚上就有团队开源了OpenManus项目，剧情跌宕起伏，充满了戏剧性~ 最近有幸实际体验到了Manus的运行效果，结合Manus实际运行的情况、OpenManus的开源代码，在加上网传的Prompt信息，我大致分析出了Manus的技术实现原理，并在后面做了一个简单版本的复刻，本文是参考网络上的信息再加个人理解，行文仓促