最近看到抖音热搜的DeepSeek AI只能很火，很多小伙伴都想部署，但感觉上条件不是很满足，不知道怎样才能搞定它。今天就来告诉大家怎么在自己的Windows电脑上部署DeepSeek AI人工智能教程！（本教程仅适用于Windows10或以上版本的系统哦！使用的是测试机i5- 6600T RAM8GB+ROM120GB的配置，其中的i5-6600T是一半的性能（因为是建立在虚拟机上的，所以性能只

AI Agent技术栈梳理模型服务存储工具与库智能体框架智能体托管与服务在人工智能领域持续演进的当下，AI 智能体技术栈正逐渐崭露头角。智能体软件生态系统在内存管理、工具使用、安全执行和部署等方面都取得了显著进展。

一个大规模的对话层级自动幻觉评估基准，旨在评估大语言模型在对话中识别幻觉的能力及其产 生幻觉的倾向。该数据集包含186089个问题-答案对，这些问答对 是从7680对电影情节中创建的，每对情节来自于同一部电影的两个版本（从一个版本的情节中创建问 题，并从另一个版本中提取或合成答案）。APPS包含从不同开放访问编码网站 （如Codeforces、Kattis等）收集的10,000个平均问题长度为29

1）注册并登录HuggingFace平台：首先，你需要在HuggingFace官网上注册一个账号并登录。这将使你能够访问平台上的所有资源和功能。2）选择合适的模型和数据集：在平台上浏览并选择合适的预训练模型和数据集。你可以根据自己的需求和任务来选择相应的模型和数据集。3）下载并加载模型和数据集：一旦选择了模型和数据集，你可以直接下载并加载到本地环境中。HuggingFace提供了详细的文档和教程来

前一篇文档聊了 MCP），发现有个最重要的点被忽略了： 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，这一点带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移（类似 Web 应用研发的前后端分离）。本文以字节开发 Agent TARS（https://agent-tars.com/） 应用为例，尽可能详细地介绍 MCP 在开发范式、工具生态扩展上起到的作用。

宽泛地来说，生成式 AI Agent 可以被定义为一个应用程序， 通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。Agent 是有自主能力的（autonomous），只要提供了合适的目标，它们就能独立行动，无需人类干预；即使是模糊的人类指令，Agent 也可以推理出它接下来应该做什么，并采取行动，最终实现其目标。在 AI 领域，Agent 是一个非常通用的概念。本文接下来要讨论的 Agent 会更具

智能体平台评测可从五大维度展开：1）基础能力层测评智能体核心功能准确性，如语言理解、数据采集精度；2）任务完成层评估规划执行能力，如物流路径优化、医疗诊断吻合度；3）智能进化的学习优化效果，如图像识别准确率提升；4）场景适配性测试，包括多语言支持、恶劣天气应对等复杂场景表现；5）安全可靠性检测，涵盖数据加密、抗攻击能力、高负载稳定性及容错处理等关键指标。这五个层级构成了完整的智能体评估体系。

一个小公司的朋友反应他们那边Java项目单元测试有，但还没有可视化统计覆盖率数据，没法统计就不能直观的看到单测的覆盖率，Java的覆盖率统计框架还是比较成熟，部署起来也不是很难，下面我们逐一讲解怎么部署, 提高单元测试覆盖率和规范代码编写规范。工程中引入jacoco进行代码覆盖率统计，通过sonarqube scanner扫描工程编写规范，编写单元测试代码后，结合Jenkins每次的编译部署自动执

oha是一款小巧而强大的测试工具，使用Rust语言编写，依托tokio和ratatui库，实现了高效且美观的测试界面。它可用于向Web应用发送负载，并实时显示带有TUI（Text User Interface）动画的测试结果。这款工具受到了rakyll/hey的启发，并在其基础上进行了改进和创新。oha在测试过程中会实时显示测试结果，包括请求数、并发数、响应时间等关键指标。TUI界面美观且直观，使

大模型的幻觉，即是指大模型的生成结果中包含了无根据的或错误的内容，生成结果中不可避免的存在着事实编造，这类问题被称为幻觉问题。模型能力越强大，生成结果的语言越流畅，与用户的交互越自然，用户就越不容易分辨出结果的真伪，幻觉问题的潜在危害性就越大。幻觉一词来自英文文献中的 "hallucination" 的翻译，根据 Merriam Webster 词典的解释，幻觉是无根据的或错误的表达或看法（an