小型DAMO测试平台技术方案摘要（150字） 本方案构建多模态数据处理平台，整合VideoLLaMA3视频分析（支持DiffFP剪枝技术）与PyMuPDF/ABBYY文档解析双核心。视频模块实现2分钟MP4的帧级分析（RTX4090耗时3分钟），PDF模块提供表格提取与漏洞检测功能。通过Neo4j构建跨模态知识库，支持文本-视频内容一致性验证（余弦相似度比对）。系统采用Python+MoviePy

三个模型（GPT-4o、Claude、Gemini）在数据应用场景示例、AI大模型训练和知识管理两个核心场景的描述上具有共同点，均包含附则部分，明确了手册的生效日期和解释权归属，且结构清晰、逻辑连贯。然而，它们在场景数量和类型、内容结构、章节设置及详细程度上存在差异。Claude提供了最为全面和详细的内容，特别是增加了培训与实施计划章节；Gemini在数据收集策略和数据质量要求方面提供了更多实操性

P2P是基于大语言模型（LLM）的多智能体框架，旨在实现从学术论文到HTML格式学术海报的自动化生成。其核心创新在于通过三个专业化智能体（视觉元素处理、内容生成、海报组装）的分工协作，结合检查器模块的迭代优化机制，生成符合学术规范的高质量海报。项目构建了包含30,000+高质量样本的P2PInstruct数据集，并发布了包含121对论文-海报组合的P2PEval基准测试，通过双评估体系（通用+细粒

摘要： 本文提出API调用与本地部署深度融合的技术方案，实现本地化知识库构建与多模态处理。方案采用混合架构设计，云端API满足高并发需求，本地模型（Ollama+DeepSeekR1）保障涉密数据安全，结合FastAPI封装服务与AnythingLLM构建知识库。关键技术包括文档解析优化（支持PDF/表格/扫描件）、流式输出及安全增强措施（AES加密、JWT鉴权）。实测显示本地部署响应时延可控（R

这篇论文全面回顾了计算机视觉领域中检索增强生成（RAG）技术的现状，探讨了其在视觉理解、视觉生成和具身视觉中的应用。通过整合外部知识，RAG技术显著提高了模型在图像识别、视频分类、图像生成和3D生成等任务中的性能。尽管RAG技术在计算机视觉中仍面临检索效率、模态对齐和计算成本等挑战，但未来的研究方向包括实时检索优化、跨模态融合和RAG在具身AI、3D内容生成和机器人领域的应用，有望进一步推动这一领

这篇论文《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》对多代理大型语言模型（LLM）系统中的失败模式进行了开创性的研究。作者通过系统地分析多个流行的多代理框架，识别出14种独特的失败模式，并提出了一个适用于各种多代理框架的全面分类法（MASFT）。这项工作不仅为理解多代理系统的失败提供了结构化的框架，还为未来的研究指明了方向。论文中提出的MASFT分类法通过专家注释和

这个模式有意思，先想后搜，先搜后广。可以让模型先提出思考框架与路径，再进一步进行资料的整合与分析。采用“小模型+大模型”协同架构，将需要深度推理的框架思考、步骤拆解的部分，交给业内擅长推理的DeepSeek R1来完成；与此同时，为了提高响应速度，将应该快、可以快的信息搜索、资料整合部分，用秘塔自研的模型来完成。在这个框架下，秘塔可以在2-3分钟完成数百个网页的搜索与分析。

Prompt: 一位摩托车骑手在狭窄的城市街道上以极快的速度疾驰，避开了附近建筑物发生的大爆炸，火焰猛烈地咆哮着，投射出明亮的橙色光芒，碎片和金属碎片在空中飞舞，加剧了现场的混乱。然而，骑手依然不屈不挠，准确无误地在混乱中穿梭，极富电影感，超精细细节，身临其境，3D，动作连贯。在具体实现中，通过将视频拆分为若干块（Chunk）并缓存中间特征，代替了直接对长视频的 E2E 解码过程，使显卡的使用仅与

在Trea平台更新MCP服务配置的步骤包括：登录管理控制台并定位目标服务，修改环境变量等参数后保存发布。需验证配置是否生效，必要时可回滚至旧版本。操作可能因平台版本不同而略有差异，建议参考官方文档。注意事项包括权限要求、兼容性检查及配置备份等。

《DeepSeekR1本地部署指南》提供两种主流部署方式：Ollama（适合开发者）和LMStudio（适合普通用户）。硬件要求最低需4核CPU、8GB内存和20GB存储，推荐配置为8核CPU、32GB内存及高性能显卡。教程涵盖从软件安装、模型下载到API服务配置的全流程，并给出不同参数模型的适用场景建议（1.5B基础版至32B专业版）。重点包括环境配置、性能优化技巧及常见问题解决方案，支持Win