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带刺的坐椅

Solon AI 开发学习4 - chat - 模型实例的构建和简单调用聊天模型接口（ChatModel）支持：流式返回为 org.reactivestreams.Publisher（reactivestreams 规范）

楚国的小隐士

Qwen是“源神”？实际上GLM-4.6才是被低估的黑马在AI科技圈，Qwen因其开源模型数量位居世界第一、模型涵盖各种大小、开销低而表现不俗，被称为“源神（开源界的神）”。这也导致有些人在体验之后，觉得Qwen写的代码质量是国内第一，仅次于Claude、chatGPT、Gemini、grok这些国外大模型之后。但GLM却像是被遗忘了一样，网上对它知之甚少，唯一比较出名的就是编程套餐每个月20块钱，还被骂奸商。但殊不知，GLM-4.6却是一匹被低估的黑马，甚至不输外国模型。我今天就来试一试。

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VGG数据标注工具使用教程AI大模型已经日益成熟，AI大模型的训练也逐渐完善，VGG是一款广泛应用的数据标注工具为AI训练师提供了高效，准确的数据标注解决方案。

AI Prompt 工程最佳实践：打造结构化的Prompt作者：杜有龙适用人群：AI 工程师、Prompt 设计师、产品经理、教育/内容/客服领域开发者关键词：Prompt Engineering、结构化 Prompt、Markdown 模板、大模型应用、可插拔设计、CSDN 教程

基于Rokid CXR-M SDK实现AR智能助手应用：让AI大模型走进AR眼镜🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站平时开发时经常需要查资料、问问题，但掏手机打字太慢，语音助手又得低头看屏幕。开会时想快速查个技术细节，拿手机操作容易被误会不专心。想着能不能把AI大模型接入AR眼镜，边走边问，答案直接显示在视野里？

100% AI 写的开源项目三周多已获得 800 star 了逛 reddit 社区发现一个帖子：第一反应：吹牛逼的来了，但既然有点 star，我还是决定去看一下，不看不要紧，看完惊出一身冷汗，深刻感觉：

程序员鱼皮

又被 Cursor 烧了 1 万块，我麻了。。。大家好，我是程序员鱼皮。这段时间国外的大模型真是火到不行，像新出的 Gemini 3.0 和 Claude Opus 4.5，天天最强、天天炸裂，搞的我已经有些麻了。。。

LobeHub Docker 容器化部署指南LobeHub 旗下的 LobeChat 是一款功能丰富的智能 AI 对话平台，具备强大的大语言模型交互能力与多样化的扩展功能。该平台在2023年推出了多模型服务商支持、本地大语言模型运行、模型视觉识别、语音会话（TTS & STT）、文生图（Text to Image）、插件系统等核心特性，还适配了移动设备并支持渐进式网页应用（PWA）；2024年进一步升级，新增思维链（CoT）、分支对话、白板（Artifacts）、文件上传与知识库管理、本地/云端数据存储，以及身份验证系统和多用户管理等功能，能够满足

AI Prompt应用实战：评论审核系统实现作者：CSDN 博主适用人群：AI 工程师、后端开发者、内容安全从业者、Prompt 工程学习者关键词：Prompt Engineering、GPT-4、内容审核、AI 安全、合规过滤、大模型应用、CSDN 教程

使用AI（GPT-4）实现AI prompt 应用--自动审核评论系统关键词：Flask、GPT-4、自动审核、内容合规、APScheduler、SQLAlchemy、评论系统、CSDN 教程

带刺的坐椅

AI 应用工作流：LangGraph 和 Solon AI Flow，我该选谁？构建一个能聊天的客服、能总结文档的助手，或者一个能自我学习的智能体，都需要一个强大的“幕后大脑”来编排流程。LangGraph 和 Solon AI Flow 就是这样的“大脑”，但它们的工作方式和适用领域大不相同。

安娜的信息安全说

LLM 安全实战：Prompt 攻击原理、案例与防御指南Prompt 攻击（也称“提示注入”）是指攻击者通过构造输入文本，让大语言模型（LLM）违背预期的系统边界、策略或安全约束，从而达到泄露敏感信息、执行未授权操作或操控工具的目的。它的本质是一种上下文劫持：通过语义与格式设计，让模型把攻击者的话当作比系统规则更“强”的指令。

一文搞懂 LLM 的 Transformer！看完能和别人吹一年如果你想对当下 AI LLM(大语言模型) 的工作原理有所了解，揭开 ChatGPT、DeepSeek 背后的秘密，那一定要认识一下本文的主角 Transformer。

Markdown文件导入Milvus向量数据库完整指南本文档详细说明了如何将Markdown文件上传、切片并存储到Milvus向量数据库的完整流程,包括所有关键代码节点和配置说明。

一文入门 LangChain 开发2024-05-22[[Ollama]] [[N_LangChain]] [[N_LangGraph]]

爱笑的眼睛11

PyTorch Lightning：重新定义深度学习工程实践深度学习研究在过去几年中取得了显著进展，但模型复杂度的急剧增加也带来了工程实践上的挑战。传统的PyTorch虽然提供了灵活性和直观性，但在组织大型项目、实现可复现性和维护生产代码方面存在明显不足。PyTorch Lightning应运而生，它不是一个替代PyTorch的新框架，而是在PyTorch之上构建的一种工程化规范和最佳实践集合。

大模型的特点与分类按照应用场景，大模型可以大致分为这类大模型专注于自然语言处理（NLP），旨在处理语言、文章、对话等自然语言文本。它们通常基于深度学习架构（如Transformer模型），经过大规模文本数据集训练而成，能够捕捉语言的复杂性，包括语法、语义、语境以及蕴含的文化和社会知识。语言大模型典型应用包括文本生成、问答系统、文本分类、机器翻译、对话系统等。示例包括： GPT系列（OpenAI）：如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等。 Bard（Google）：谷歌推出的大型语言模型，用于提供信息丰富的、有创意的文本

爱笑的眼睛11

深入理解MongoDB PyMongo API：从基础到高级实战在当今数据驱动的时代，非关系型数据库已成为现代应用开发的核心组成部分。MongoDB作为文档型数据库的领军者，以其灵活的文档模型和强大的查询能力赢得了开发者的青睐。PyMongo作为MongoDB官方提供的Python驱动程序，不仅是Python开发者与MongoDB交互的首选工具，更是一个功能丰富、性能优异的数据库连接框架。

考拉悠然科技

双榜题名丨考拉悠然以 AI 创新力量，共筑成都产业新高地近日，由成都市经信局市新经济委主办的成都市人工智能产业发布活动成功举办。活动现场，备受行业关注的成都市人工智能企业和产品榜单隆重揭晓，为成都人工智能产业发展划定了标杆阵营。