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。

你好，Qwen2.5！;没错，阿里通义千问团队在开源基础大模型Qwen2.5系列的同时，也开源了数学大模型Qwen2.5_Math, 开源相关的版本信息如下:基础模型: Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B指令微调模型: Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct数学奖励模型: Qwen2.5-Math-RM-72B。Qwen2-Math 和 Qwen2.5-M

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作为一个有十多年行业经验的人，我深知C语言的重要性。但是我也时常纳闷，为什么C语言经常排在第一名呢？放眼望去，我好像不认识一个以C语言为主要工作语言的人。这个排名第一是怎么来的呢？世界仍然运行在C语言之上这里有三个问题，我们分清楚：1.C语言是否是一个优秀的语言？和就业无关。2.C语言是否值得学习？和就业无关。3.C语言的就业怎么样？我对前两个问题没有困惑：1.C语言是一个非常优秀的语言，这个世界

angchain-chatchat是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目，采用Apache License，可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。

从ChatGPT发布后的一段时间，我们见证了大型语言模型（LLM）爆炸式增长，在来自四面八方的消息中，我们了解了大模型似乎在不断渗透到各行各业，改变着生产模式。但，在实际行业应用上还是很难跟上所有技术上已经取得的发展，数据安全以及大量的硬件资源需求等方面成了大模型应用落地过程中经常需要讨论的重要内容，本地运行开源LLM也成为了热门方案。大模型参数的大小从一个层面反映了模型的能力，但是，实际应用真的

刚才整套过程操作下来比较简单，当然，本地部署也面临一些挑战，例如硬件资源需求较高、维护复杂性增加以及需要专门技术人员进行支持等。但总体来说，在注重数据安全和隐私保护的场景中，本地运行的大模型依然是一个非常有竞争力的选择。如果有问题欢迎在评论区留言。

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