Deep Research技术主要是用于生成全面的报告。对于以往可能需要花费数天或者数周的时间，进行信息检索、搜集、理解、加工，并最终撰写报告的研究或分析领域，使用大模型的Deep Research技术可能在十几分钟就能得到结果。

本文将详细介绍 Qwen3-30B-A3B 模型在本地部署过程及其全面能力测试。通过 LM Studio 等工具，在个人设备上部署此模型，体验从数学推理、逻辑分析到创意写作、多语言翻译及代码生成的全方位 AI 能力，看下这款强大的大语言模型真正的能力如何。

大型语言模型（LLM）已成为通用人工智能（AGI）的重要基础设施，然而其缺乏明确定义的记忆管理系统，阻碍了长上下文推理、持续个性化和知识一致性的发展。现有模型主要依赖静态参数和短暂的上下文状态，限制了它们在长期跟踪用户偏好或更新知识的能力。

随着数字化时代的来临，企业的营销策略正从“广撒网”的大众营销，向“千人千面”的个性化营销转变。借助AI（人工智能）技术，企业可以通过分析大量用户数据，深入洞察每一个用户的独特需求和行为，进而推送定制化内容与服务。本文将详细解读如何通过数据采集、标签构建、用户画像等关键环节，在AI的支持下实现千人千面的营销策略。在千人千面营销的整个过程中，数据是最核心的资源。AI技术依赖于大量高质量的数据来分析用户

本文聚焦工业大模型赋能制造业数字化转型的路径，构建理论分析框架，系统梳理其典型应用场景与关键痛点问题，深入探讨赋能机制与落地路径，提出推动其规模化应用的政策与技术举措。旨在为工业大模型在制造业中的有效落地提供理论支撑与实践参考，助力制造业向智能化、绿色化、高质量方向发展。

工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系，包括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统。

IIoT 技术的快速发展和广泛采用导致了复杂系统的出现，其中组件故障可能会不可预测地发生，从而损害系统可靠性。虽然基于知识和数据驱动的方法在检测和定位组件故障方面很有效，但 KDDD 方法使 故障诊断模型能够获得更有针对性、更全面和更稳健的特征表示，从而有可能增强 故障诊断模型。这反过来又提高了模型的泛化能力并增强了可解释性。如图 2 所示：为了说明将先验知识与深度学习模型相结合的各个阶段。我们将

LangChain Agent 是 LangChain 框架中的一个关键组件，专门用于构建和管理对话代理。这些代理负责根据当前的对话情况来确定接下来的操作步骤。LangChain 提供了一系列创建代理的方式，例如 OpenAI Function Calling、Plan-and-execute Agent、Baby AGI 和 Auto GPT 等。每种方式都拥有不同级别的自定义能力和功能，以便于

我们都知道大模型训练需要提供数据，企业常见的数据有网页、Word、PDF 等文档数据，那么能否直接把 Word、PDF 和网页直接给大模型训练呢？答案是否定的，因为这些文档格式不统一、内容分散且未经处理，难以直接用于训练，那么大模型训练需要的数据到底长什么样？

今天想和大家分享如何利用Llama3大语言模型对沪深300指数成分股进行选股。我把大模型的API替换成了GropCloud，从GropCloud中我们可以调用，专门用来分析。，代码文件结构如下：通过利用Llama3大语言模型和各种量化分析指标，我们可以得到一些智能化、深度的股票分析和预测。Llama3大模型最终输出的结果如下：我们如何构建这个分析系统呢？首先，我们需要获取沪深300指数成分股的股票