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哈喽，大家好，要说当今社会什么东西最火那绝对是AI，在AI界最火的当属deepseek，然而所谓树大招风，由于它太优秀导致被各种攻击，所以就会导致使用是经常系统繁忙，实在影响使用心情，今天就教大家怎么在自己电脑本地部署DeepSeek R1 来解决这个问题。

多模态大模型研究的焦点主要包括预训练数据收集、基础模型构建、自监督学习与模型优化训练、下游任务微调与迁移学习、大模型并行计算与推理加速。通常，大模型使用的预训练数据的质量越高，数量越多，会越有利于模型性能的提高。但多模态大模型的训练需要多模态数据，其对数据的要求高于单模态数据，实际中更难去获取质量高、数量多的训练数据。因此需要研究如何以更低代价挖掘和构建不同模态之间对齐的数据。

Qwen2-VL是阿里通义实验室最新推出的多模态大模型。本文我们将简要介绍基于 transformers、peft 等框架，使用 Qwen2-VL-2B-Instruct 模型在上进行Lora微调训练，同时使用 SwanLab 监控训练过程与评估模型效果。

随着人工智能技术的发展，构建通用人工智能成为一个重要目标。通用人工智能需要具备广泛的认知能力，可以感知环境、进行复杂推理、做出判断，并采取行动参与各类任务。近年来，大语言模型的进步为实现通用人工智能带来了希望。它们在语言理解、推理、知识学习等方面表现卓越，被视为通用人工智能的潜在途径。如何在大语言模型的基础上构建真正的智能体，使其具备自动感知环境、推理规划、执行交互等全方位能力是一个关键课题。本文

MaxKB凭借其开源灵活性、多模型兼容性及企业级安全特性，正在成为知识管理领域的标杆工具。无论是初创团队还是大型企业，均可通过MaxKB快速实现AI赋能，推动业务智能化升级。

同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然语言交互能力，将其作为通用的低代码接口，无缝连接至Cognite解决方案的尖端功能，为一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管等多样化的用户群体，提供更好的交互功能。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时

大语言模型中的向量化：从概念到必要性，一篇看懂通俗理解

本文深度拆解大语言模型（LLM）的底层逻辑，涵盖大规模预训练、尺度定律、Next Token Prediction等核心技术点，结合实操视角补充基础认知。重点聚焦医疗垂直大模型的测试体系与优化路径，通过医学知识理解、跨场景应用、临床决策落地三大维度的实测实验，精准定位模型能力短板并给出可落地的优化方案。同时拓展多模态医疗大模型的技术架构与实践案例，探讨通用模型与垂类模型的协同进化趋势，强调专业语料

MaxKB是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。作为一款专注于知识库问答场景的软件产品，MaxKB 能够为企业的智能化进程注入新的动力，助力企业实现“提质增效”的目标。在知识库管理方面，MaxKB 帮助企业实现知识采集、知识入库、知识库构建的全流程自动化；在场景化智能搜索方面，MaxKB 能够解析用户输入的问题并匹配检索知识