原文：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1760862056681517207&wfr=spider&for=pc自 2022 年 11 月底 ChatGPT 发布以来，大模型的热度持续发酵，相信高屋建瓴的讨论大家已经看了很多了。今天我们选择从实用角度，分别就算力、算法、工程、数据和团队等方向讨论了训练一个千亿参数量级的大语言模型和ChatGPT需要些什么，希望能够

一。MilvusMilvus 是 一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。Milvus能够很好地应对海量向量数据，它集成了目前在向量相似性计算领域比较知名的几个开源库（Faiss， SPTAG等），通过对数据和硬件算力的合理调度，以获得最优的搜索性能。二。Faiss - 高维向量相似度检索和聚类库Facebook 开源的一个高性能的高维向量相似度检索和聚类库。开源协议之前采用 BSD + P

同时，根据心理学专家和一线教师的反馈，对高质量定制指令进行微调，以激活特定教育功能（如作文评价、苏格拉底式教学和情感支持）。此外，EduChat还探索了检索增强技术，使LLM能够自动判断检索信息的有用性，并根据存储的相关信息和知识生成响应，从而确保回复的准确和可信。EduChat是一个基于大规模语言模型（LLM）的教育领域聊天机器人系统，旨在支持个性化、公平和富有同情心的智能教育，为教师、学生和家

回想以前，我们追《阿凡达》或者《黑客帝国》时，总觉得那些炫酷镜头是大导演的专利——得搭绿幕、请摄影师、花大价钱造特效，普通人想都别想。常用于展示动作的瞬间状态，如《黑客帝国》中的子弹时间，增强戏剧性和视觉冲击。快速将镜头从一个方向甩向另一个方向，中间画面模糊，实现快速切换场景或视角。用于拍摄水下世界、潜水场景或科幻中的水下环境，营造神秘、梦幻或紧张的氛围。用于快速切换场景或视角，常用于动作片中的快

说起批改作业这事儿，真是让无数老师头疼的老大难问题。我记得前两天和一个小学老师朋友聊天，她跟我抱怨说每天晚上都要批改到半夜，手都快抽筋了。一个班40多个学生，每人的数学作业、语文作业、英语作业，加起来就是一堆小山。更要命的是，批改完了还得写评语，还要统计错题类型，分析学生的薄弱环节。这种重复性的工作真的很消耗老师的精力，而且说实话，人工批改还容易出错。老师累了的时候，可能一道明明错了的题目看成对的

这两天在研究n8n,我发现，n8n的数据，包括工作流的配置，全部都是json格式的，这意味什么？过程非常顺利哈，就是第一遍它没有自动帮我把工作流创建到我的n8n.然后用提示词强调了一下，接着它就调用工具把工作流部署到我的n8n了，看到这里生成了工作流ID说明成功了。因为我抓的网址是动态加载数据的，这个爬取还是有一定难度的，要使用模拟浏览器什么的。不过，我只测试了一两遍，不够说明哈，各位道友，有兴趣

MemU 打破传统黑盒向量存储模式，将记忆以可读文档形式组织，存储于智能文件夹中，由「记忆代理」自动管理：动态筛选需记录的内容、更新旧记忆、归档无效信息。区别于传统向量嵌入的不可读存储，MemU 采用结构化文档组织记忆，支持人工直接查看（透明化AI记忆内容）、手动编辑（修正错误记忆）及实时分析（统计与可视化），兼顾调试便捷性与数据可操作性。例如提及“上周看的电影”时，能快速关联用户“电影偏好”“观

我用RTX 3060（12GB显存，比3060 Ti多4GB）跑Qwen3-Next-80B，处理10万token的中文小说摘要，显存占用8.2GB，SSD用了210GB，生成速度0.6 token/秒，花15分钟生成了2000字的摘要，比用在线大模型API省钱多了。1. 中文Tokenizer适配：国产大模型的分词器（Tokenizer）和英文模型不同，中文单字、词语的token长度更短，KV缓

LMCache 是 vLLM 等运行大型 AI 模型的系统的小助手。它保存这些被称为KV 缓存的东西——基本上是 AI 阅读文本后的便利贴。LMCache 不会每次都涂写新的笔记，而是将它们放在手边，这样你的 AI 就不会浪费时间或消耗昂贵的 GPU 算力。你的 AI 开始以惊人的速度回答问题——有时快七倍，不开玩笑。它使用更少的 GPU 资源，所以你不会因为云账单而哭泣。它非常适合聊天机器人或应

如果在窗口菜单中没有找到开发工具选项，请选择“开始”，进入word初始界面。新建一个对话，将生成的试题文档上传至DeepSeek平台，指令如下：指令Vba宏，一键适配，word纸张横向，A3大小。· 人工优化：输出内容完成后，仔细审核试题难度，适当调整阅读材料篇幅，完善细节内容。文档准备：创建新的Word/pdf文档，输入本学期相关知识点的内容梳理，并给出具体知识点及重难点掌握要求。在开发工具中选