当通用大模型陷入 “参数军备竞赛”，Fin-R1 的出现标志着 AI 发展进入 “精耕时代”。通过深度理解行业需求、构建专业化训练体系，小参数模型不仅能在垂直领域与巨无霸模型掰手腕，更打开了技术普惠的想象空间。这场由上海财大实验室发起的金融 AI 革命，正在悄然改写行业规则。

DeepSeek-R1火遍海内外，但推理服务器频频宕机，专享版按GPU小时计费的天价成本更让中小团队望而却步。而市面上所谓“本地部署”方案，多为参数量缩水90%的蒸馏版，背后原因是671B参数的MoE架构对显存要求极高——即便用8卡A100也难以负荷。因此，想在本地小规模硬件上跑真正的DeepSeek-R1，被认为基本不可能。但就在近期，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的，推理生成

大模型很聪明，但又貌似什么问题都解决不了。这应该是不少用户使用大模型过程中都会面临的问题。比如，问deepseek，即将到来的清明节有什么习俗，AI可以引经据典的给出答案；但如果要它给出一份三天两晚的清明旅行规划，给出的答案，就好像总是差点意思。原因很简单，在做旅行规划的时候，大模型缺乏必要的天气、机票、铁路、导航、酒店等必要数据与工具的接入。就像一个顶级聪明的大脑，但没有配备外部的“数据”输入，

如何了解数据分析师的技能需求要了解一个岗位的技能需求，有一个简单的办法，那就是去看招聘网站。如果你的学习目标是求职，那就去看求职网站上相关岗位的需求。这是最直接的。也是以终为始的方法。在看的时候要注意几点：1.多看：不同公司的招聘需求写的良莠不齐，光看几家的招聘需求可能不能得到核心的需求，甚至误导你。看个几十上百家有代表性的公司的招聘需求。正所谓熟读唐诗三百首，不会吟诗也会吟也会吟。2.大胆：招聘

Talker-Reasoner架构由两个核心组件组成：1. Talker（说话者）：对应人类的系统1，负责快速、直觉性的对话交互。2. Reasoner（推理者）：对应人类的系统2，负责复杂推理、规划和信念形成。这两个组件通过共享内存进行交互，实现了快速响应与深度思考的有机结合。研究者清晰地用一张图说明了用户、世界、Talker Agent和Reasoner Agent之间的交互关系。以下是图片的

LlamaIndex团队2024年Talk：报告人：Jerry Liu, LlamaIndex co-founder/CEO，报告主题：“”，主题原文：“Beyond RAG: Building Advanced Context-Augmented LLM Applications”。看完报告，一个通俗点的理解是“”，概要内容如下：RAG的局限性：RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的，它通常包

不过一个比较常见的观点是，AI智能体是一个更加先进的AI工具，它能够感知周围环境，模拟人类思考与工作，可以独立做出决策，执行步骤繁多且复杂的特定任务。而且能够从反馈中进行学习，同时还可以和其他的软件或者是AI工具进行连接和交互。就像是职场工作当中，

矢量数据是地理信息科学（GIS）中的两种核心数据结构之一，对于准确存储和表示地理空间信息至关重要。Shapefile是最广泛使用的矢量数据格式，已成为所有主要地理信息系统支持的行业标准。然而，处理这些数据通常需要专业的GIS知识和技能，这为其他领域的研究人员设置了障碍，并阻碍了空间数据分析中的跨学科研究。此外，尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和任务自动化方面取得了显著进展，但在处理GIS

随着大型语言模型（LLM）Agent 的应用日益广泛，这些 Agent 能够执行复杂的任务，如自然语言处理、信息检索和自动化决策。随着技术的发展，出现了多种构建和部署这些 Agent 的方法和框架，例如 LangGraph、AutoGen、OpenAI 的 Assistant API、CrewAI 和 LlamaIndex 等。这些框架和方法各有优势，但也带来了一个挑战：如何实现不同 Agent

你不明白的大模型Agent代理，为什么会是这样的？Agent——俗称智能体，是基于大模型开发的一个具有自主规划和逻辑推理能力的智能代理。说到Agent，可能很多人看的都是网上的一些概念和理论，事实上对Agent并没有一个直观的理解，那么到底什么是Agent呢？它和大模型以及各种应用之间有什么关系？Agent与大模型和应用的关系在之前的文章中曾经提到过，如果把大模型技术与人做对比，那么大模型就是人的