与传统的全局注意力机制相比，这种设计显著减少了KV缓存的内存占用。此外，Kimi 2在MoE模块中使用了更多的专家，在MLA模块中使用了更少的头。Llama 4采用了与DeepSeek V3类似的架构，但在某些细节上进行了优化，以提高模型的性能和效率。Llama 4使用了分组查询注意力（GQA）而非多头潜在注意力（MLA），并且在MoE模块中使用了更少但更大的专家。Qwen3的密集模型采用了较深的

模型首先对降采样后的图像进行全局版面分析，然后对原生分辨率的裁剪区域进行文本、公式、表格的细粒度识别。该基准涵盖学术论文、财务报告、报纸、教科书等 9 种文档类型，包含 15 个块级元素（文本段落、标题、表格等）和 4 个跨度级元素（文本行、行内公式等）的注释信息，以及页面和块级别的各种属性标签。支持识别文本、图像、表格、公式、手写体、表单字段、页眉页脚等各种元素，并支持印章、二维码、条形码等子类

第二步，对收集到的需求进行详细分析和梳理，结合行业最佳实践和 AI 技术发展趋势，识别出适合大模型应用的关键业务场景，并明确每个场景的具体需求和目标。第七步，基于选定的模型和业务需求，进行大模型应用的整体架构设计和功能模块设计，确定应用的技术架构、交互设计和用户体验方案。第十一步，根据企业需求和 IT 架构，选择合适的部署方式（如公有云、私有云、混合云），将经过测试和验证的大模型应用部署到企业生产

可以直接使用现有分词器，如 GPT-2 的分词器用于 OPT 和 GPT-3，而当语料库涵盖多个领域、语言和格式时，专门针对预训练语料库定制的分词器可能带来更多优势。该分类器通常使用从高质量数据源（例如维基百科）精选的数据作为正样本，将待评估数据作为负样本，进而训练一个二分类器，该分类器生成评分用于衡量每个数据实例的质量。这种方法通过设计一系列规则或策略来识别和删除低质量的数据，这些规则或策略基于

(答:41岁)，最后组合答案。提出背景:出现在 2023 年前后的 Agent 应用开发框架实践(如 LangChain 社区)核心思想:把任务拆成两个阶段，先生成计划(Planning)，再逐步执行(Execution)场景例子:假设你让 Agent写一篇“新能源车的市场调研报告"，它不会直接生成报告，而是先拟定计划:收集销量数据，分析政策趋势，总结消费者反馈，写结论。场景例子:让 Agent

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与传统的全局注意力机制相比，这种设计显著减少了KV缓存的内存占用。此外，Kimi 2在MoE模块中使用了更多的专家，在MLA模块中使用了更少的头。Llama 4采用了与DeepSeek V3类似的架构，但在某些细节上进行了优化，以提高模型的性能和效率。Llama 4使用了分组查询注意力（GQA）而非多头潜在注意力（MLA），并且在MoE模块中使用了更少但更大的专家。Qwen3的密集模型采用了较深的