安装过程中勾选“Install required Windows components for WSL 2”，完成安装后重启电脑。完成以上步骤后，即可在Windows上成功安装并使用Dify。• 若Docker镜像拉取较慢，可配置国内镜像加速源（如清华源、阿里云等）。• 确保系统满足最低要求：CPU≥2核，内存≥4GB。验证安装：打开命令提示符或PowerShell，输入。安装完成后，打开Git

摘要： DeepSeek-OCR是DeepSeek AI发布的革命性视觉-文本压缩模型，通过将文本视为连续视觉信号进行高效压缩，突破传统Transformer二次方复杂度限制。其核心架构包括DeepEncoder视觉编码器（3.8亿参数）和MoE解码器（30亿参数，稀疏激活），支持多分辨率动态处理，实现最高20:1的压缩比。训练采用两阶段策略，结合3000万页多语言数据，在文档数字化、知识管理等领

摘要：DeepSeek-OCR是DeepSeek AI团队推出的创新多模态OCR模型，采用"视觉-文本压缩"技术实现高效文档处理。其双模块架构包含3.8亿参数的视觉编码器和3B-MoE解码器，支持5种分辨率模式，在10倍压缩率下仍保持97%准确率。该模型突破性地解决了传统OCR的结构保持、多语言支持和复杂内容解析等痛点，支持PDF/图像批量处理并输出结构化Markdown。典型

OpenAI发布GPT-5，实现"博士级"AI能力跃升，在编程、写作、医疗等领域展现突破性进展。国产AI模型以开源生态和垂直应用应对，通义千问登顶编程榜，沧渊深耕海洋科技，形成差异化竞争优势。全球AI进入双轨发展阶段：美国主导通用智能前沿，中国聚焦行业落地与开源生态。技术竞争正从单一模型转向全栈能力与产业转化的综合比拼。

摘要： 循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心模型，通过隐藏状态传递历史信息实现序列依赖建模。其核心结构在每个时间步接收当前输入和上一状态，通过时间展开形成链式结构。针对传统RNN的梯度消失问题，LSTM引入遗忘门、输入门和输出门增强长期记忆能力，GRU则通过简化门控结构提升效率。RNN在自然语言处理（文本生成、情感分析）、时间序列预测和语音识别等领域有广泛应用，但面临梯度不稳定和训练复杂度高

LLaMA-Factory是由北航团队开源的大语言模型微调框架，支持100多种主流模型（如LLaMA 3、ChatGLM等）和多类微调技术（LoRA、QLoRA等）。其核心优势包括：1）高效训练算法，可降低显存占用至LoRA的1/4；2）全流程工具链，覆盖从数据准备到模型部署；3）支持多种训练范式（SFT、PPO等）。通过4比特量化技术，消费级GPU即可训练13B参数模型。项目提供Web UI和命

摘要： MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，旨在统一大型语言模型与外部工具的交互方式，解决接口碎片化、能力局限和安全风险问题。其技术架构分为执行环境、通信枢纽和服务终端三层，支持动态能力发现、细粒度权限控制和多种通信模式。应用场景涵盖企业智能化、工业物联网和消费级AI助手，显著提升开发效率与协作能力。MCP通过模块化设计和开放生态重构AI价值链，推动AI普惠化。

AnythingLLM 是一款功能强大的​​开源全栈 AI 应用程序​​，专为构建私有化知识库和智能问答系统设计。它通过检索增强生成（RAG）技术，将用户提供的文档（如 PDF、TXT、DOCX）转化为大语言模型（LLM）可理解的上下文，实现基于本地数据的精准问答。

监督微调（SFT）是深度学习中的关键迁移学习技术，通过在预训练大模型基础上使用少量标注数据调整参数，使其适配特定任务。核心原理是引导模型知识迁移，避免从头训练的高成本。主流算法包括LoRA、QLoRA等参数高效方法，通过冻结大部分参数仅优化少量结构。实施流程包含模型选择、数据标注、预处理、微调训练及评估部署。当前面临幻觉问题、效率优化等挑战，未来将向多模态扩展发展。SFT作为"预训练-微

摘要：未登录词（OOV）问题是NLP中测试词汇未出现在训练词表中的现象，主要由语言动态性、数据局限性和技术限制导致。OOV会降低模型性能，造成信息损失。主流解决方案包括子词分割（如WordPiece、BPE）、字符级模型和混合策略。不同语言OOV率差异显著，中文处理需结合字符级拆分和语素特征。最新进展包括动态词汇扩展和多模态嵌入。实践中建议优先选择支持子词处理的模型（如BERT），中文任务可优化使