本教程以Qwen最新开源的 Qwen3-4B-Instruct 模型为例，介绍如何使用 PAI 平台及 LLaMA Factory 训练框架微调得到新闻标题分类器：给定新闻的类别范围，通过自然语言触发新闻标题分类的功能，并以特定的格式进行返回。

经过这些步骤后，得到了名为 DeepSeek-R1 的检查点，其在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。例如，在 AIME 基准测试中，应用多数投票后，DeepSeek-R1-Zero 的性能从 71.0% 提升至 86.7%，超越了 OpenAI-o1-0912 的表现。DeepSeek选择了多个强基线模型进行了全面比较，包括 DeepSeek-V3、Claude-Sonnet

近一年agent不断火热，或是大模型借助工具自助决策完成任务，或是通过静态编排的工作流自动顺序执行结果，让我们在处理相关任务时效率得到指数级提高。尽管可以在很多智能体商店找到一些场景下的agent项目，但为了能够个性化满足自己的需求，最好还是可以自己了解、尝试搭建一些基础agent。本篇就以扣子平台为例，给大家做个agent的入门介绍（其实各平台比如dify、n8n业务逻辑都大差不差，选择扣子是因

终于来到最强的部分！你可以让 LangChain4j 把模型返回的结构化数据，自动映射到你定义的 Java 类上。比如我们定义一个 POJO：然后定义服务接口：LangChain4j 会使用 Jackson 或者 Gson（具体视你依赖而定）来解析 JSON，并自动转为 Java 对象！只要模型能返回类似这样的结构化数据：你就能直接拿到一个 Java 对象，无需手动解析。

知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式组织和整合信息，使得数据之间的关系变得直观和易于理解。知识图谱的概念融合了计算机科学、数据科学、人工智能等多个领域的技术，旨在通过关联分析揭示数据背后的深层次关系。

最近在看pytorch的东西，于是想问一下deepseek，让其描述完整过程，果然不失所望。Q：怎么用pytorch训练一个模型，并跑起来。A：（下面的文章是ds回答，我用的元宝满血版）使用PyTorch训练并运行一个模型的完整流程可分为以下步骤，结合多篇实践指南整理而成：验证安装：虚拟环境（可选） 推荐使用Miniconda管理环境：二、数据准备数据集加载 使用内置数据集（如MNIST）或自定义

本指南面向程序员读者，将详细介绍如何在本地机器上部署 Qwen3，无需依赖任何云服务或 API 密钥。

本手册中分为14章，从最基础的创建张量开始，逐步加深，**涵盖小伙伴们将会所有常用的函数。**为了方便小伙伴们的查阅，我们特意推出了带有书签版的PDF供大家下载。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。，它凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，它深受学生党的喜爱，我本人也是使用的Pytorch框架。所以

大家好，我是隐墨星辰，专注境内/跨境支付架构设计十余年。前几天在文章“DeepSeek与支付行业融合的破局思路”中有提到“先行动起来”，今天给大家一个10分钟在笔记本电脑搭建DeepSeek R1大模型以及个人知识库。我用的电脑是苹果的Macbook，windows也差不多，只是留意安装包不要下错就行。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。1.再次打开Ollama官网，地址：https://ollama.com/，点击MODELS，选择需要的大模型，这里我们选择deepseek，下拉选中7B，再次点击右边复制图例。第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火