人工智能正经历深刻变革，从传统的单点能力模型正快速向通用 人工智能(AGI)演进。在这一演进过程中，AI智能体(Agent)的出现代表了AI从“工具”向“助手”再到“代理人”的关键跃迁。Manus AI作为新兴的通用智能体，其核心价值主张在于模拟人类操作电脑的能力，实现从“我告诉AI做什么”到“AI能够自己完成任务”的转变。这种能力不仅是技术上的进步，更是AI与人 类协作模式的革新，标志着AGI发

如果把R1的能力分成“文科”和“理科”来看，它在数学、代码这些“理科”方面，逻辑性很强，幻觉相对少。但你看，让它做个摘要，本来是很简单的任务，但它非得给你“发挥”一下，结果就容易“编”出一些原文里没有的东西。在训练阶段，团队对文科类任务（如小说创作）的评判标准更偏向“新颖性”而非“真实性”，导致模型将“合理编造”视为优质输出的关键。中国古人说的“信达雅”，自古难全。具体来说，当大语言模型在回答用户

深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小，相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。在深度学习技术日益火爆的背景下，对深度学习模型强烈的应用需求使得人们对内存占用少、计算资源要求低、同时依旧保证相当高的正确率的“小模型”格外关注。本文在从整体上全面解析大模型压

因此，GPU在 AI 发展中的作用愈发凸显，它为深度学习等复杂任务提供了强大的计算支持，并成为了 AI 计算的标配。芯片是针对面向特定的、具体的、相对单一的人工智能应用专门设计的芯片，其架构和指令集针对人工智能领域中的各类算法和应用作了专门优化，具体实现方法为在架构层面对特定智能算法作硬化支持，可高效支持视觉、语音、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。这种大规模芯片集群可以提供强大的计算能力

购买服务器并部署AI模型是一个系统化的过程，需要根据具体需求选择合适的硬件、软件和部署方案。本文整理了在部署搭建大模型服务时需要考虑的一些注意事项，可作为个人和企业在实践过程中的参考使用。：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）监控系统日志。：是深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）还是传统机器学习模型？（如3090、4090）：性价比高，适合中

DeepSeek通过赋能诊疗、研发、管理全链条，已成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。尽管面临数据安全与伦理挑战，但其在效率提升和成本优化方面的价值已获广泛验证。未来，随着技术成熟与政策完善，DeepSeek有望进一步渗透至基层医疗和慢性病管理等长尾场景，推动医疗资源普惠化。

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本地环境安装的老版本的IDEA（比如2019或2020版本），升级到最新版本（删除老版本，然后安装新版本），新版本IDEA（2023.3及以后的版本）安装后，双击无反应，任务管理器中也没有对应的进程信息。报错 java.lang.ClassNotFoundException: com.liceb.b.Z@本文一步一步介绍如何修复！

本文总结了大模型领域有关【推理与应用】部分的名词，并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层，从概念上理清大模型的基础脉络！

本文总结了大模型领域有关【模型架构与基础概念】部分的名词，并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层，从概念上摸清大模型的基础脉络！