Huggingface上有许多不错的大模型，特别是bert类大模型拥有较强的处理中文的能力，但是该网站无法正常访问，特别是在本地私有化和内网环境部署大模型时更是无法连接，造成无法调用bert大模型的问题，还有huggingface.co can’t conect等报错信息。1）local_dir，是前面已经定义的本地模型的路径，而不是直接输入的模型名称bert-base-chainese（GPU外

MoE架构最早于1991年提出，旨在通过引入多个“专家”模型来提升深度学习模型的性能和效率。传统的MoE架构存在知识混合与冗余问题，导致“专家”的重复工作、浪费计算资源。而DeepSeek的MoE架构则通过一系列创新解决了这些问题。RL推理是通过强化学习来引导模型发展出类人的推理能力，而非单纯的语言生成能力。DeepSeek的RL推理以R1系列为代表，R1并非从零开始训练，而是基于DeepSeek

现有大模型大都是靠深度学习技术练成的，就像人类要学习知识一样，它们也得从海量数据中学习各种"技能"。这些模型最神奇的地方在于它们的"大脑构造"，也就是神经网络架构。每个模型都有自己的独门秘籍，包括网络结构设计训练数据的选择和优化方法。这就跟每个人都有自己的学习方法一样，决定了它们在不同任务中表现。

从结果来看，要比预期好很多，最开始的目标是在写单元测试的效率提升 30%，从结果来看是要大于这个预期的。从结果来看就是 Cursor + 提示词，生成单元测试，如果想直接看结果可以直接跳到【四、使用Cursor】，如果想要看看对比，可以一步步往下看。对于各种IDEA插件生成的单元测试来说，几乎就只有手动调试一种方式，主要原因它们对整个代码库理解不是很好，很难对给出的异常做太多的优化。（但效果并不是

盘古NLP大模型由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，具备领先的语言理解和模型生成能力：在权威的中文语言理解评测基准CLUE榜单中，盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一，刷新三项榜单世界历史纪录；CV大模型，解决AI工程难以泛化和复制的问题。盘古CV大模型的出现，使AI开发进入工业化模式，即一套流水线能够复制到不同的场景中去，大大节约研发的人力和算力。【问题1】针对不同场景，

智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中（比如手机、电脑、机器人、甚至网络里），能自己观察周围的情况，思考该做什么，然后主动采取行动去完成目标。1.手机里的语音助手(Siri、小爱同学)：你说话它听（感知环境），分析你的需求（比如“明早8点叫我起床”），然后自己设置闹钟（行动）。2.扫地机器人：它会自己探测房间哪里脏（感知），绕开障碍物（决策），主动去扫地（行动）。总之，智能体就是一个

NSFW 是 “Not Safe For Work” 的缩写，意思是“不适合在工作场所浏览”。它通常用于标记包含以下内容的网络内容：色情内容：任何具有性暗示或露骨色情的内容。暴力内容：包含血腥、暴力或令人不安的场景。冒犯性内容：可能被认为是冒犯性的内容，例如仇恨言论、歧视或亵渎。

【代码】【MySQL】MySQL数据库中密码加密和查询的解决方案。

之所以称之为“fake”量化，是因为它们对数据进行量化并立即反量化，添加了类似于在量化推理过程中可能遇到的量化噪声，以模拟训练期间量化的效果。为了求得网络模型 tensor 数据精确的 Min 和 Max 值，因此在模型训练的时候插入伪量化节点来模拟引入的误差，得到数据的分布。在这个过程中，转换器会将原始模型中的 FakeQuant 算子分解成 Q 和 DQ 两个算子，分别对应量化和反量化操作，包

idea安装好以后，是需要简单的配置一下的，而且要分不同的开发环境，此处就不多扩展了，我们就一起来配置java的开发环境准备：1、jdk环境配置 ------- java环境变量请参考（linux环境下java开发环境配置 或 windows环境下java开发环境配置）2、maven build工具（maven项目使用），下载地址3、gradle build工具(gradle项目使用)，下载地址4