摘要： DeepSeek-V3.2-Exp大模型通过自研的DSA稀疏注意力机制（含“闪电索引器”和“稀疏MLA”两大核心技术），将长文本处理的计算复杂度从O(L²)降至O(Lk)，实现效率飞跃。其“先筛选后计算”的协同工作流程（投影-评分-选择-计算）在保证性能零衰减的同时，使API调用成本狂降75%，尤其擅长法律、医疗等长文本场景。该技术突破标志着国产大模型在自研创新与商业普惠上的平衡，为行业提

阿里巴巴GTE向量模型是一种基于多阶段对比学习的通用句向量模型，在中文语义向量评测基准C-MTEB上表现优异。该模型采用Transformer编码器，通过预训练和微调两阶段训练，使用改进的对比损失函数处理大规模文本数据（预训练数据近8亿文本对）。GTE模型支持文本聚类、相似度计算等下游任务，可通过ModelScope框架快速调用。针对特定领域效果不足的问题，用户可基于自有数据微调模型。文中提供了模

DeepSeek领域微调不是“高深技术”，而是“有章法的实战”——从数据准备（保证质量）、模型选择（匹配任务）、参数配置（平衡效果与资源），到部署监控（持续迭代），每一步都有明确的“目标”和“避坑点”。文中医疗、法律案例证明，只需数千条数据、普通GPU，就能让模型性能提升20%-40%，真正实现“通用模型”到“领域专家”的跨越。无论你是AI新手还是行业开发者，跟着这套流程走，都能快速落地DeepS

文章对比分析了AI智能体开发平台Coze与Dify的核心差异： 定位差异：Coze（字节系）主打零门槛可视化开发，适合轻量化应用；Dify（开源）专注全流程企业级开发，支持私有部署。 优势对比：Coze强在生态整合与多模态交互，Dify胜在模型兼容性与RAG知识管理。 适用人群：0基础建议从Coze入门，技术进阶或企业需求优先选Dify。 关键短板：Coze存在并发限制与生态依赖，Dify需技术基

Milvus是一款云原生向量数据库，专为海量非结构化数据的向量检索设计。它采用存储计算分离架构，支持高并发、高吞吐的向量相似度搜索，能在秒级完成十亿级数据检索。核心特性包括高性能索引、混合查询（向量+标量）、水平扩展及开发者友好的多语言支持。系统分为接入层、协调服务、执行节点和存储层，通过ETCD、Pulsar/MinIO等组件实现元数据管理、消息持久化和对象存储。作为大模型时代处理Embeddi

摘要： Ollama作为开源轻量的大模型运行框架，让普通电脑（8GB内存+6GB显存）也能本地运行Llama 3.3、DeepSeek-R1等热门模型。本文提供多系统（Windows/macOS/Linux/Docker）安装指南，附具体命令和避坑方法，0基础用户也能快速上手。Ollama支持模型量化、跨平台部署和自动化管理，通过简单命令即可下载、运行和管理模型。搭配Open WebUI还能实现可

摘要： 2025年，AI Agent（智能体）在DeepSeek-R1开源模型（推理成本降至OpenAI的3%）和通用智能体Manus（实现任务自主闭环）的推动下，从实验室迈向产业应用。AI Agent的核心是PPA架构（感知-规划-行动），具备自主决策与执行能力，区别于传统大模型的被动响应。技术突破方面，DeepSeek-R1通过强化学习提升推理能力并降低成本，Manus验证了多智能体协同的工程

摘要： 本文详细介绍了在本地部署Ollama+Open-WebUI的三种方法（Python pip、源码编译、Docker容器），帮助用户快速搭建大模型AI助手。Ollama负责运行本地大模型（如Llama 3），Open-WebUI提供交互界面。安装前需确保系统满足硬件和软件要求，并注意网络问题。三种安装方式各有侧重，小白用户推荐Python pip安装，进阶用户可选源码或Docker。文章还提

本文介绍了基于MS-Swift框架的DeepSeek-R1大模型的部署、推理与微调实践。DeepSeek-R1是一款专为推理优化的语言模型，结合MS-Swift框架可实现高效部署。文章详细讲解了环境配置、模型下载、vLLM加速部署等步骤，并通过实例展示了API调用和本地推理操作。此外，还提供了使用LoRA方法进行模型微调的完整流程，包括数据集准备和训练参数设置。该技术方案平衡了性能与资源消耗，为开

3D-VLA模型突破了传统二维视觉-语言-行动（VLA）模型的局限，首次将三维感知、动态场景推理与机器人行动规划深度融合。该模型通过3D大模型架构、交互Tokens机制及具身扩散模型，实现了语言指令→三维场景预测→精确动作生成的闭环，行动误差仅0.02米。其创新点包括：从二维数据中提取三维信息构建百万级数据集，结合ChatGPT生成语言标注；利用扩散模型预测动态场景变化，指导机器人适应真实环境。开