那么，医学基础模型究竟是什么？它又将如何改变我们的医疗现状呢？接下来，让我们一同深入探索医学基础模型的世界。

上图中（来源于Mem0[1]），左边是没有Memory的agent，右边是有Memory的agent，后者可以根据用户的过往信息（素食主义者、不喜欢乳制品）给出更合理的响应（不含乳制品的素食菜单），而前者的回答显然是不合适的。简单来说，Memory是赋予Agent记忆能力的技术和架构，能够让Agent像人一样记住过去的交互、学到的知识、执行过的任务及未来的计划，是将一个LLM转变为能够执行复杂、长

程序员必看！零基础玩转大模型本地部署：入门攻略 + 实用工具详解，一文搞懂

大模型已成为AI变革的核心引擎，2025年已深入各行各业。掌握RAG、AI Agent等技术已成为AI从业者的核心竞争力，相关岗位需求旺盛，薪资优厚。开源大模型生态（如DeepSeek、LLaMA 3等）为学习者提供了绝佳机会。"大模型之心Tech"社区提供了系统化的大模型学习路线和技术分享，涵盖RAG、AI Agent、多模态大模型等领域，帮助小白入门和进阶提升，同时提供行业交流、求职推荐等福利

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文章阐述了AI技术如何全面革新电商领域，从智能导购理解复杂需求、精准推荐，到数字员工实现全链路自动化运营。AI不仅提升了消费者购物体验，降低了商家运营成本，更在跨境电商中解决了多语言、多时区难题。随着技术成熟与成本下降，AI正从辅助工具转变为驱动电商增长的核心引擎，预示着更智能、高效、个性化的消费新时代即将到来。

2025 年五大 AI Agent 框架深度解析：从概念到实践，快速落地智能代理应用

本文详细介绍了RAG检索增强生成技术，通过结合信息检索与生成模型，解决传统大模型知识更新不及时、产生"幻觉"和答案难以追溯等问题。RAG采用"先检索后生成"模式，从外部知识库获取最新信息再生成回答，提高时效性、准确性和可解释性。文章解析了RAG系统运作流程，包括问题向量化、知识检索、文本重排序和答案生成等环节，并探讨不同文本切块策略和向量搜索算法，为企业提供低成本、灵活部署的解决方案。

大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》由火山引擎与IDC联合发布，核心观点围绕大模型技术与企业业务融合展开，旨在为企业AI转型提供指引。