阶段目标数据量学习方式成果表现训练建立基础知识体系百万亿级无监督学习通晓语言和常识微调培养专业能力千万级有监督+强化学习专科医生水平推理解决具体问题实时输入概率计算生成定制化解决方案模式粒度主要目标典型场景单机 TP层内张量切分显存放不下单层单机多卡部署大模型单机 EP专家分布在单机MoE 显存节省小规模 MoE多机 TP跨机张量并行超大模型训练/推理千亿模型多机 EP专家跨机分布MoE 扩展千亿

title: Codex 安装与配置指南（OpenAI API 登录 + DeepSeek）

我们从安装讲起，接入第三方厂商模型绕过区域限制，逐一拆解权限系统、Tools 工具、Hooks 钩子、Skills 技能、Plugins 插件、Subagent 子智能体以及自动化任务这些核心功能，最后把它们综合起来，一起做一个真正可用的网页 AI App。规则：如果本轮改了代码、配置或文档，但没有说明测试、lint、typecheck、功能验证或 TODO 检查结果，就不允许结束，继续工作，并让

我们从安装讲起，接入第三方厂商模型绕过区域限制，逐一拆解权限系统、Tools 工具、Hooks 钩子、Skills 技能、Plugins 插件、Subagent 子智能体以及自动化任务这些核心功能，最后把它们综合起来，一起做一个真正可用的网页 AI App。规则：如果本轮改了代码、配置或文档，但没有说明测试、lint、typecheck、功能验证或 TODO 检查结果，就不允许结束，继续工作，并让

就让我们一起来看看，都有哪些开源项目入选了《 2025 年 GitHub 年度热门开源项目》。

但是，就像前文介绍的那样，RAG技术是一项应用面广、门槛很低、但同时上限也很高的一项技术。

LangChain 是一个基于 python 语言的模块化、可组合、面向开发者的开源框架，旨在简化基于大型语言模型的应用程序开发。它由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月发起，迅速成为 GitHub 上增长最快的开源项目之一。顾名思义，LangChain中的“Lang”是指language，即⼤语⾔模型，“Chain”即“链”，也就是将⼤模型与外部数据&各种组件连接成链，以此

它是专门把文本、图像、音频等非结构化数据转成高维向量后，再进行“语义级”存储、检索与管理的专用数据库。

随着美团业务的不断扩展，客服人员需要应对海量的用户咨询，包括订单问题、退款流程、配送异常、优惠政策等。传统的知识库客服系统依赖规则匹配，回答僵硬，难以及时覆盖最新的业务规则。

Agent支付革命、医疗AI伦理争议、全球算力竞赛升温。