是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供安全、可解释、可扩展的外部数据与工具集成方案。

知识感知图生成器（KAG）框架是开源的，充分利用了知识图谱和 RAG 技术的互补优势。它不仅将图结构整合到知识库中，还将知识图谱的语义类型、关系和知识图谱问答（KGQA）整合到 KAG 中。

此命令允许您使用主机网络运行 docker 容器，并为服务器指定要侦听的自定义端口。

顾名思义，大语言模型（Large Language Models，LLMs）的特点就是庞大，以至于普通的消费级硬件都难以承载。

随着人工智能技术的不断发展，与大模型（Large Language Model, LLM）的结合在垂直行业中的应用正逐渐成为趋势。在电力行业这一复杂、多样的领域，智能客服系统正在借助知识图谱与大模型的力量，为用户提供更精准、更高效的服务。这篇文章将从实践出发，深入探讨如何通过技术架构优化和实际场景应用，实现智能客服系统的全面升级。针对这些痛点，电力行业亟需一种既能够理解自然语言、又能高效管理知识的

由沙利文和天罡智算联合发布，聚焦于中国智能算力行业的现状和发展趋势。智能算力通常指的是支撑人工智能应用的计算能力，包括但不限于数据处理、机器学习、深度学习等任务的能力。分析当前智能算力的关键技术，例如 GPU、TPU、FPGA、ASIC 等。探讨人工智能芯片的发展，包括硬件加速、云计算和边缘计算。讨论智能算力在不同行业中的应用，如金融、医疗、交通等。报告介绍了智能算力行业的背景、定义和重要性。分析

前馈网络利用深度神经网络结构，通过两层线性变换（第一层含 d_model 节点，第二层含 d_ff 节点，节点数根据论文设定）来捕捉嵌入向量的特征。在第一层之后，引入 ReLU 激活函数赋予模型非线性特性，并通过 dropout 技术减少过拟合的风险。通过层归一化处理，可以确保网络中嵌入向量的值分布均衡，从而促进模型的稳定学习。此外，引入 gamma 和 beta 两个可学习的参数，以便对嵌入值进

之前我们讲过了想将LLM能力在具体的应用中实践，最好的方法是做成一个agent。本系列我们就从零写一个agent框架，方便我们构造和运行agent。

将不同的基模型象征为不同品种的狗，其中相同的「狗形指纹」表明它们源自同一个基模型。大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。预训练模型的参数，尤其是千亿级别模型的参数，通常不会开源。更重要的是，预训练模型的输出和参数都会随着 SFT、RLHF、continue pretraining 等下游处理步骤而变化。这使得无论是基于模型输出还

​随着人工智能大模型技术的飞速发展，AI大模型已经从实验室走向我们的日常生活，前几天GPT发布了4o多模态模型，同时还自带了手机上AI Agents的演示，AI大模型多模态技术已经非常酷炫，但是AI落地会以什么样的方向往前迭代呢？本文将从AI大模型的占位、使用体验 和 设备互联 等三个维度，将AI的落地从复杂度上分为功能型AI，任务型AI和场景型AI，并以手机为示例，分析AI大模型在实际落地过程中