随着人工智能技术的快速发展，在本地运行大型语言模型成为可能。今天，我想分享一种在Windows电脑上部署Ollama和DeepSeek R1模型的方法。通过开源工具Anything LLM，我们可以构建一个本地化的语言模型交互界面。结合内网穿透工具，我们还可以将这个本地模型服务安全地暴露到互联网，实现远程访问。这种方案无需依赖云服务器，降低了部署和维护成本，同时增强了数据隐私的保护。无论你是希望进

作为新媒体主编，我曾为团队协作效率困扰：采访笔记、素材库、选题会记录分散在不同平台，直到用Blinko构建了AI驱动的知识库。其语义理解功能能自动关联相关内容，让散落的灵感碎片形成完整创意链，但过去只能在办公室服务器上访问。

周末的居家休闲时光，您是否常因繁琐的付费订阅、突如其来的广告干扰和反复跳转的链接而感到观影体验受阻？当期待已久的影视作品即将开启时，加载进度条的反复停滞与画面卡顿往往让期待落空，这种困扰已成为现代数字娱乐消费的普遍痛点。

本文将斐讯N1盒子改造为轻量级NAS的详细步骤。首先，通过U盘分区工具和写盘工具制作刷机U盘，并刷入Armbian固件底包。接着，使用PuTTY进行SSH连接，完成Armbian系统的初始设置和安装。最后，通过命令行安装CasaOS，实现NAS功能。整个过程简单易行，适合普通用户操作，最终实现远程文件访问。

在AI应用开发领域，Dify、Coze、AutoGen和LangChain代表了四种不同的技术路径，从低代码到代码驱动，从单智能体到多智能体协作，各有其独特优势和适用场景。随着大语言模型技术的飞速发展，智能体平台已成为连接LLM与实际业务需求的关键桥梁。本报告将深入分析这四个平台的技术架构、核心功能、部署方式和适用场景，为不同需求的开发者和企业提供全面的选型参考。

随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展和应用的日益普及，行业对顶尖人工智能工程师的需求也达到了前所未有的高度。高级工程师的面试不再仅仅考察基础算法或模型使用，而是更深入地探究候选人对大模型核心原理、系统架构、应用生态以及性能优化的理解。本报告旨在梳理和解析当前（截至2025年9月）人工智能大模型高级工程师面试中的核心高阶问题，涵盖大模型结构、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、向量数据

随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展和应用的日益普及，行业对顶尖人工智能工程师的需求也达到了前所未有的高度。高级工程师的面试不再仅仅考察基础算法或模型使用，而是更深入地探究候选人对大模型核心原理、系统架构、应用生态以及性能优化的理解。本报告旨在梳理和解析当前（截至2025年9月）人工智能大模型高级工程师面试中的核心高阶问题，涵盖大模型结构、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、向量数据

随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展和应用的日益普及，行业对顶尖人工智能工程师的需求也达到了前所未有的高度。高级工程师的面试不再仅仅考察基础算法或模型使用，而是更深入地探究候选人对大模型核心原理、系统架构、应用生态以及性能优化的理解。本报告旨在梳理和解析当前（截至2025年9月）人工智能大模型高级工程师面试中的核心高阶问题，涵盖大模型结构、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、向量数据

MCP（大模型上下文协议）是一种新兴的协议，旨在优化大模型的上下文管理与交互方式。随着大模型在自然语言处理、图像识别等领域的广泛应用，模型与外部环境的交互变得日益复杂。传统的交互方式在处理大规模上下文信息时存在效率低下、信息丢失等问题。MCP协议正是为解决这些问题而诞生的。它最早由一群专注于大模型优化的研究人员提出，旨在通过标准化的协议来提升大模型的上下文处理能力，从而推动大模型技术的进一步发展。

人工智能（Artificial Intelligence）就是让机器具有人类的一样的智慧，有人类的视觉、听觉、阅读、写作等能力。人类大脑是经过了上亿年的进化才形成的复杂结构，但我们至今仍然没有完全了解其工作机理。虽然随着神经科学、认知心理学等学科的发展，人们对大脑的结构有了初步的了解，但对大脑的智能究竟是怎么产生的还是未知。我们并不理解大脑的运作原理，以及如何产生意识、情感、记忆等功能．因此，通过