AnythingLLM为知识管理和智能问答提供了一个开源的整体解决方案。它不仅能帮助个人和团队更好地管理和利用知识资产，还能大幅提升工作效率。虽然部署和配置需要一定技术基础，但投入的时间和精力是值得的。经过一段时间的使用，你会发现它能极大地改善团队的知识管理和信息获取效率。特别是对于需要经常查阅大量文档的团队来说，AnythingLLM可以成为一个强大的助手。开源项目地址：https://gith

今儿和大家再聊聊算法模型集合中的，这部分对于算法模型的训练来说，至关重要！。良好的数据清洗方法能够增强模型的性能，减少过拟合和欠拟合的风险。通过系统化的数据清洗，可以节省后续分析和建模的时间，提高整体工作效率。方法非常多，本篇文章给大家找出十个最重要、最常用的缺失值处理异常值处理重复数据移除数据一致性处理数据归一化/标准化数据离散化类别不平衡处理文本数据清洗数据类型转换特征工程。

在2024年1月前后的时间，基于解码器的Transformer大型语言模型（LLMs）的发展迅速，成为实现人工智能（AGI）的重要途径。尽管闭源产品如ChatGPT、Claude和Bard在计算资源和标注成本上具有优势，但开源LLMs的性能仍需提升。本项目主要探索模型的缩放定律（scaling laws），并在两个广泛使用的模型配置**（7B和67B）上进行扩展。通过预训练、监督微调（***SFT

3D生成版DeepSeek再上新高度！国产、易用、性能强且开源——新模型一露面就刷新SOTA，并且。顺时针转个圈圈给大家看，效果是这样：加上“皮肤”是这样：再来一个，效果是这样：肉眼可见，这次妥妥升级变成了更细节的细节控～以上效果，都来自，其刚刚上新的两个基础模型，TripoSG和TripoSF，为团队的最新研发成果。该团队去年3月开源了TripoSR，在开源3D生成基础模型中爆火全球。，发布即开

就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——发布。此前开源家族视觉语言模型Qwen2.5-VL包括3B、7B和72B三种尺寸。这一次的32B版本进一步兼顾尺寸和性能，可在本地运行。对比近期开源的Mistral-Small-3.1-24B 、Gemma-3-27B-IT等， Qwen2.5-VL-32B在纯文本能力上也达到了同规模的SOTA表现。在多个基准上

DeepSeek之后，大模型下半场的走向如何？蚂蚁华为阿里云已做出选择：携手近百家企业联手组局，将探索的航道驶向医疗新大陆。。如今，医疗机构想要快速、安全、稳定实现大模型落地，只需一键接入蚂蚁医疗大模型一体机设备，。同时还定制化配置成熟应用，直接给医院业务系统、医疗诊断、患者服务大升级。浙江省人民医院、北京市中医院、上海仁济医院等7家机构已成为首批接入合作的医疗机构。比如，。不止如此，蚂蚁与浙江卫

随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已经非常成熟，但在一些复杂的业务场景，却很难落地应用。要想实现这一目标，需要很多专业的技术支持。由此，催生了大量AI Agent的需求，但是很多人对Agent的理解依旧停留在过去，实际上技术生态的不断发展完善，已经进入到了新的形态。随着Deepseek-R1的开源，使得很多传统公司有机会自己部署大模型，近距离使用高性

利用LLMs对三种合成的对话数据与真实案例的相似度进行评估对比。相比于Smile和SoulChat1.0，SoulChat2.0提出的数据生成方法（PsyDT_Prompt），在所有话题上都能很好地构建高质量的数字孪生数据。同时，我们在谈话技术（提问探询、反馈与总结、问题解决和指导）、状态与态度（开放性和价值中立、情感控制）、关系建立、疗法技术应用这4个专业维度上对SMILECHAT、SoulCh

数据治理是一种管理框架，通过定义和实施组织范围内的数据管理政策、标准和流程，确保数据的准确性、一致性、安全性和合规性。它涉及数据的创建、存储、使用和销毁的整个生命周期，旨在最大化数据的价值，降低数据风险，并支持业务决策和运营的有效性。

今天给家人们分享一篇论文，看内容挺实用的，并且代码开源。随着大型语言模型（LLMs）的发展，它们无法与外部工具直接交互以自主执行任务，这仍然是一个关键的限制。传统方法依赖于将工具描述作为上下文进行输入，这受到上下文长度的限制，并且需要单独的、通常效率不高的检索机制。。这使得LLM能够生成工具调用和参数作为其下一次token预测能力的一部分，无缝结合工具调用和语言生成。我们的框架允许LLM访问和利用