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，

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如果你是开发者，现在就能通过 API 调用 GPT-4.1，体验更强大的 AI 能力！知名开发者工具已第一时间集成 GPT-4.1，让编程、调试、文档生成更高效。但 GPT-4.1 API 到底有哪些提升？普通用户什么时候能用上？本文将为你一一揭秘！目前，OpenAI，暂未推出面向普通用户的 ChatGPT 版本。（OpenAI 通常会逐步推广，普通用户可能需要等待后续更新。作为一款 AI 驱动的

开源大模型和闭源大模型各有优缺点，适合不同的应用场景和需求。开源模型在透明性、社区协作和教育资源方面具有优势，而闭源模型则在商业化、控制和支持方面表现更佳。选择哪一种模式取决于具体的应用需求和商业目标。无论哪种模式，推动AI技术的透明和负责任发展，都是未来的关键方向。

"ai-hedge-fund"是一个概念验证（POC）目，旨在探索使用人工智能进行股票交易决策的可能性。该项目由15个不同的 AI 智能体（Agent）成，这些智能体模拟了著名投资者的思维模式或专注于特定的金融分析领域。项目仅供教育和研究目的，不用于实际交易或投资活动。系统采用了多种大型语言模型（LLM），包括 OpenAI、Groq、Anthropic 和 Deepseek 模型，通过这些 AI

程序合成(program synthesis)的目标是自动化编程过程，从而生成能够满足用户意图的计算机程序。程序合成面临两个关键的挑战：(1) 搜索空间难以处理；(2) 难以确定用户意图。为了解决搜索空间的问题，本文将程序合成任务形式化为语言建模过程，即基于前面的tokens预测下一个token的条件概率分布。程序合成需要理解用户的意图。用户通常通过逻辑表达式、伪代码、输入-输出示例、或者自然语言

本篇文章介绍了本地大模型的部署和 LobeChat 界面的部署，成功在本地部署属于自己的ChatGPT。上面也只是关键步骤的说明，遇到问题多看下官方的安装文档。本文起到抛砖引玉作用。

AI生成测试用例智能体平台是一款基于人工智能技术的测试用例自动生成工具，利用RAG（检索增强生成）技术，能够结合项目相关知识文档和历史用例，智能生成高质量的测试用例。本平台适用于测试团队快速创建测试用例，提高测试效率和质量。

在本地运行开源模型的最有效方法是使用llama.cpp项目，llama.cpp是由机器学习专家Georgi Gerganov开发的开源大模型推理框架，最初是为了在本地运行Meta的Llama大模型，经过开源社区的努力，现在能够支持包括Google的Gemma、国内的通义千问、百川等在内的大模型，该项目在github上当前已有60K star。同样得益于技术社区的努力，一些基础的大模型（如llama

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