说真的，用AI写代码这件事，大部分人现在还是在跟一个对话框来回折腾。你提需求，它吐代码，你看不懂，它再解释——来来回回，跟电话语音客服没什么区别。

在本节中，我们概述了3GPP SA1 Release 18中探讨的边缘云协作下的AI模型训练和部署框架。如图1所示，这些分布式AI框架包括数据和模型的分布与共享，通常采用模型极简主义和压缩技术，如知识蒸馏(KD)，其他框架还包括模型聚合（如联邦学习，FL）和模型拆分（如分割学习，SL）。我们将这些框架与表1中提出的自底向上的BAIM架构进行了对比，强调了现有框架的局限性，并总结了阻碍BAIM分布式

模型看任务，选择工具，程序执行工具，把结果写回上下文，再进入下一轮。几十行代码就能跑起来。Demo 通了以后，确实挺有成就感。

当今大多数企业并不缺乏数据，缺乏的是让数据在所有系统、团队和工具中保持一致语义的能力。本文深入探讨数据本体论（Data Ontology）如何弥合"数据存在"与"数据被理解"之间的鸿沟，阐述其作为AI、知识图谱和语义搜索的基础架构，如何帮助企业实现可扩展的智能决策与分析。

拷打第一个项目：在多模态Embedding时，你如何平衡文本语义和图像视觉特征在计算相似度时的权重？如果用户搜的是图纸里的某个特定参数，但向量召回了一堆外观相似的零件图，你觉得是什么出了问题？Ragas的Context Precision如果很低，你怎么优化？

Hermes Agent 发布后，大家都在问怎么配置才最强？这份耗时整理的 80+ 工具清单，按场景分类，帮你从零搭建全栈 AI Agent 工作流！零成本方案也有，赶紧收藏！

自2023年生成式人工智能迎来爆发以来，LLM技术的发展已从单纯的堆训练数据、堆参数量，转向了架构效率、模态融合以及长上下文推理能力的深水区。

表友问：看到全网都在热议自己构建个人知识库，自己也想尝试，但本身对电脑也不是太熟悉，对这些各种应用与配置又不懂。虽然网上也有很多手把教的教程与指南，整个安装配置仍是麻烦。有没有一款针对电脑小白简单一点，打开就能即用的AI知识库？

阿里通义千问的 Qwen2-VL 是一款具有强大功能和优异性能的视觉语言模型，它的发布为多模态技术的发展带来了新的机遇。无论是在视觉理解能力、多语言支持还是视觉智能体能力方面，Qwen2-VL 都表现出了卓越的性能，为各种应用场景的智能化发展提供了有力的支持。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，相信 Qwen2-VL 将在未来发挥更加重要的作用。

昨天一个读者给我发了条很长的消息，说他腾讯二面挂了，挂在一个他"怎么也没想到会被问"的问题上。