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DeepSeek、通义千问、智谱、Kimi 的 API Key 获取指南写到这里我先承认一件事：第一次去各家控制台找密钥入口的时候，我也会在页面里转两圈——按钮名字不统一、入口藏得深浅不一，有的还要先开通服务或实名认证。好消息是：逻辑都差不多，你把“找入口→创建→复制保存→安全放置→做一次小测试”这条线走通了，后面换哪家都不慌。

Langchain-Chatchat + Ollama + QWen3 + 搭建知识库 + AI-Win根据开源项目搭建知识库：模型全选择qwen的，ollama-模型平台，Langchain-Chatchat-知识库项目，Mars-开源知识文档-验证使用

昇腾 NPU 落地 Llama3-8B：模型获取到数学解题推理的全流程实战对我这种小白来说，部署大模型最头疼的就是环境配置——之前本地折腾时，要么驱动装不对，要么依赖搞混，半天都没头绪。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-25)生成于：2025-12-25共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发成为绝对核心，开发者正积极构建解决实际问题的生产级工具。技术热点聚焦于智能体能力增强与部署优化，例如Google的langextract实现精准信息抽取，vLLM Omni推动多模态高效推理，而LEANN等RAG方案则致力于本地化与存储优化。同时，Claude Code生态的工具与技能库项目显著增长，反映出AI编程助手正深度集成进开发工作流。榜单整体趋势表明，社区已超越模型实验阶段，转向构建可复现、高效

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学习笔记丨MaxKB WPS合同审核助手的设计与实现在企业的日常运营中，合同审核是确保业务合规、控制法律风险的关键环节。随着业务规模的扩大，企业每天可能需要处理数十份甚至上百份合同，传统审核方式的局限性愈发凸显。一方面，重复性的审核工作占用了法务团队大量时间，使他们无法将精力投入到更具业务价值的工作中；另一方面，人工审核难免存在疏漏，特别是在处理复杂条款或者大量合同时，容易出现遗漏关键风险点的情况。此外，历史合同的审核记录分散在邮件、文档等不同介质中，缺乏系统化管理，当出现问题需要追溯时，往往难以快速定位责任和原因。

谷歌AI搜索模式全景图：深度解析它如何重塑搜索生态与排名逻辑对话式人工智能迅速从新奇变成了必需品。像ChatGPT和类似模型这样的工具训练用户自然地提问，并期望即时得到答案，就像在和助手甚至朋友交流一样。

Langchain开发过程中的注意事项最常见的问题按优先级：

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吴恩达深度学习课程四：计算机视觉第三周：检测算法课后习题和代码实践此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第四课第三周的课后习题和代码实践部分。

车企如何拿到 ISO/PAS 8800 汽车AI安全流程认证！随着自动驾驶、智能座舱和高级驾驶辅助系统（ADAS）的快速发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正深度嵌入到道路车辆的安全相关电子电气（E/E）系统中。AI 的引入带来了前所未有的能力，例如复杂场景感知、实时决策优化和自适应控制，使车辆能够在动态环境中实现更高水平的智能化。

DigitalOcean推出AI智能体开发套件（ADK），让你的 AI Agent 从原型走向可用全球开发者正面临一个共同的难题：构建 AI 智能体的原型越来越简单，但要将其转化为可靠、可测试、可投入生产的方案却愈加困难。编排大语言模型交互、管理运行状态、连接函数调用、集成多种工具、评估性能表现、追踪故障原因以及部署到生产环境，往往需要编写复杂的定制代码并依赖零散的工具组合。

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OpenAI应用商店，试试用它写年终PPT！最近科技圈又被OpenAI刷屏了！12月17日那个让人类颤抖的AI巨头OpenAI，悄咪咪上线了「应用商店」——ChatGPT应用市场！

小北方城市网

第 9 课：Node.js + Express 后端实战 —— 为任务管理系统搭建专属 API 服务在前 8 课中，我们已经完成了 Vue 3 前端任务管理系统的开发，但前端所有数据都依赖模拟接口，无法实现真实的数据持久化（比如刷新页面后任务数据丢失）。企业级项目中，后端负责提供数据存储、接口服务、身份验证等核心支撑。本节课将采用Node.js + Express + MongoDB技术栈（新手友好、前后端同语言），为前端任务管理系统搭建专属后端 API 服务，实现 “前端请求→后端处理→数据库存储” 的全栈联动，让你的项目具备真实生产环境的使用能力。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：圣诞晚餐 BBQ作者：来自 Elastic Ugo_Sangiorgi更多阅读：Elasticsearch：圣诞晚餐 BBQ - 图像识别

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RAG中的上下文压缩（Contextual Compression）RAG中的上下文压缩（Contextual Compression）RAG系统的本质，就是“先检索，再生成”。你问个问题，系统先去知识库里搜一圈，把相关的内容捞出来，然后丢给大模型生成答案。

数说故事亮相华为云零售峰会，AI+VOC赋能智能零售新生态近日，以“共筑智能时代伟大品牌”为主题的「华为云零售峰会2025」在成都举办。本次峰会集结了零售行业优秀企业、数智先行者及业内专家学者、生态合作伙伴，共话行业发展趋势，探索智能时代零售企业的增长新路径。数说故事作为华为云生态合作伙伴亮相活动现场。

心疼你的一切

多模态AI与视觉语言模型人类感知世界是多模态的：我们同时看到图像、听到声音、阅读文字、感受触觉。传统人工智能往往专注于单一模态——要么处理图像，要么理解文本。然而，真实世界的智能需要跨越感官的界限，实现视觉、语言、声音等多种信息的统一理解与生成。多模态AI正是这一方向的核心技术，CLIP、DALL-E、GPT-4V等模型的出现标志着我们进入了多模态智能的新时代。本文将深入解析多模态学习的原理、架构和应用，并通过实战代码帮助读者掌握这一前沿技术。

产品设计大观

6个宠物APP原型设计案例拆解：含AI问诊、商城、领养、托运这两年在看宠物类产品原型时，发现做单一功能的应用越来越少，现在有很多融合智能硬件、AI问诊、本地服务和公益救助的等多种能力的应用。甚至很多应用在不断向服务型、平台型产品演进。

lobechat使用ollama搭建自己的离线聊天AIdocker安装部署lobechat参考lobe https://github.com/lobehub/lobe-chat/blob/main/README.zh-CN.md