在这部分代码中，指定了用于生成嵌入向量的预训练模型路径，即sentence-transformers/all-mpnet-base-v2。同时，还设置了计算设备，优先选择GPU以加速计算过程，如果GPU不可用，则回退到CPU。

文心一言是百度基于文心大模型打造的生成式AI产品，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。2023年10月，文心大模型4.0版本发布，实现基础模型的全面升级，理解、生成、逻辑、记忆四大能力显著提升，综合能力可直接对标GPT-4。通义千问是阿里自研的AI大语言模型，2023年10月31日发布了2.0版本，相较于1.0版本，在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升

MiMo-VL-7B模型把一众多模态理解模型按在地上暴捶，尤其是Qwen2.5-VL，哈哈哈哈。

电子商务平台每天产生海量用户行为日志，选择搜索 - 购买（search - buy）和共同购买（co - buy）这两种典型行为进行研究。搜索 - 购买行为定义为用户在短时间内点击查询并购买产品的查询 - 产品对；共同购买行为则用共同购买的产品对表示，且每个产品可归为一个主要领域。

强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。

在药物发现中，确定小分子配体对蛋白质的结合亲和力和功能效应至关重要。目前的计算方法可以预测这些蛋白质-配体相互作用的性质，但往往失去准确性，没有高分辨率的蛋白质结构和动摇预测功能的影响。在这里，作者介绍PSICHIC，一个框架，结合物理化学的限制，直接从序列数据解码相互作用指纹。这使PSICHIC能够获得解码蛋白质-配体相互作用机制的能力，实现最先进的准确性和可解释性。在没有结构数据的情况下对相同

今天我们讲两个方面的内容，使用大模型进行标书写作的一个简单开源项目，以及再看openai O1进展及LLM-Self-Correction机制。

在当今数字化高速发展的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，数据在企业的各个环节都发挥着至关重要的作用。然而，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的日益多样化以及数据应用场景的不断拓展，数据管理也面临着前所未有的挑战。数据质量参差不齐、数据安全隐患重重、数据孤岛林立等问题，严重制约着企业对数据价值的挖掘和利用。成为了企业实现数字化转型的关键举措。

大型互联网公司都会采用微服务，但是采用什么样的微服务架构设计方案呢？这就非常的重要了，本篇重点谈谈微服务设计常见方案首先，我从微服务谈起，这样大家更能了解微服务的本质。微服务的本质：在于将一个复杂的大型应用程序，拆分为多个独立的小服务。每个服务之间，通过轻量级的通信机制（比如：RPC、或者HTTP/REST、消息队列…等形式），交互通信。每个微服务，都围绕特定的业务功能或能力展开，聚焦于做一件事，

我们在之前的文章中提到过，2012: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 中使用 Tensor Parallelism 在 2 个 GPU 上训练 AlexNet。同一年，微软的研究者开始使用 Pipeline Parallelism 训练语音识别模型 CD-DNN-HMM（Context-Dependen