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引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型（SmallLanguageModel,SLM）**应运而生，凭借其高效性、经济性和本地化部署能力，
- RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛（卓寿杰）
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重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- 免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！
小焱创作
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目录免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！在人工智能领域，DeepSeek与ChatGPT无疑是两位耀眼的明星。前者以免费服务迅速崛起，后者则以200美元/月的订阅费维持其高端定位。两者之间的竞争，不仅引发了业界对AI技术发展的关注，更深刻地影响了现代生活的方方面面。本文将从基本概念、深层次解读、具体落地实操等多
- 大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
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喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力
- 【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱，自定义唤醒词，大模型LLM GPT对话
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Web自动化正逐渐成为提升效率、降低成本的利器。无论是数据抓取、表单填写，还是复杂的业务流程自动化，Web自动化智能体都能轻松应对。那么，这些智能体是如何工作的？它们的核心元素有哪些？今天，我们就来一探究竟！大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型（如ChatGPT、Claude、Ollama）。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解：智能体能够准
- 颠覆传统开发！诚邀您加入AI Dev Engineer计划！
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前言查看详情过去几年，AI在编程领域的应用越来越广泛。从Copilot到ChatGPT，AI正在帮助开发者加速代码编写、优化逻辑、修复bug。但如果你曾经尝试过让AI生成代码，你一定遇到过这些问题：现有AI编码的3大痛点1️⃣代码生成≠项目构建你问AI：“帮我写一个博客系统！”它给你返回了一段后端代码，或者一个Vue组件……然后呢？你还是要手动搭建整个项目，粘贴代码，配置依赖，调试环境，所有的重复
- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
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大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
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一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用，适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠，支持大型应用。SQLServer微软
- TRAE与Cursor AI编程工具综合对比（截至2025年3月）
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- Manus 一码难求，MetaGPT、OpenManus、Camel AI 会是替代方案吗？
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Manus一码难求，MetaGPT、OpenManus、CamelAI会是替代方案吗？一、Manus的现象与问题Manus作为一款号称“全球首个通用AI智能体”的产品，凭借其强大的功能和新颖的营销策略迅速走红。然而，其封闭的邀请码机制和高昂的使用门槛，让普通开发者望而却步。Manus的邀请码被炒至高价，甚至出现账号冻结等现象，这引发了用户对其技术壁垒和实际应用价值的质疑。二、MetaGPT、Ope
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用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐
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大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
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- 大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师
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导读最近，DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。例如，GPT-3在570G
- 模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍
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引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
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AI人工智能对前端开发的冲击主要体现在以下几个方面：代码生成与自动化：AI工具如GPT-4和GitHubCopilot能够自动生成高质量的前端代码，从简单的组件到复杂的应用程序，这不仅提高了开发效率，还降低了人为错误的可能性。自动化代码生成工具可以显著减少开发者编写重复性代码的时间，使他们能够专注于创新和解决复杂问题。跨平台开发支持：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开
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这几年，AI技术发展得很快，尤其是像ChatGPT这种工具，搞得不少前端程序员开始担心饭碗问题。这种担心倒也不是没道理，因为AI确实在某些方面很“卷”，但咱们换个角度想想，也许这背后藏着更多的机会呢？咱们今天就i来聊聊这个事儿。威胁：有些活，AI真能干了基础代码不求人以前写个网页小功能，要查文档、搜StackOverflow、试错调试啥的，但现在不一样了，你问ChatGPT，分分钟把代码甩给你，而
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日
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技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。国产模型Kimi发布k1.6版本：国产模型Kimi发布的k1.6版本，在编程任务评测中超越GPTo3-mini，首次登顶榜首。其“快思考”架构使响应速度提升至秒级，部署成本下降40%。企业动态贵州广电
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在谷歌或微软浏览器按F12，打开开发者工具，切换到console选项卡：在下面的输入行输入下面的命令回车：document.body.contentEditable="true"效果如下：
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导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
- Transformer架构在生成式AI中的应用解析
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一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- L1-5 别再来这么多猫娘了！
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- 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）
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1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
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在当前中美博弈的复杂大环境下，华为这一科技巨头一直备受关注，近期更是传出重磅消息：微软对华为的Windows系统供货许可本月即将到期，且并无续约迹象。这意味着此后华为PC将无法再使用Windows系统，被迫全面转向国产方案，而鸿蒙PC系统则有望借此契机正式登上舞台。华为PC的现状与转变契机自去年8月华为上架MateBookGT14后，已有长达7个月的时间没有新品PC推出。这期间，华为PC的销量也受
- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
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在当今信息爆炸的时代，科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料，我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章，并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成，同时支持多语言输出，帮助打破语言障碍，加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率：跨语言阅读：通过多语言摘要功能，帮
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
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1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力，但它们仍然需要针对特
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
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平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
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- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- tomcat7性能调优（01）
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Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
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