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Qwen3-8B vLLM 部署实践教程（AutoDL 平台）实践日期：2025年12月23日 vLLM 版本：0.8.5.post1 模型：Qwen3-8B 平台：AutoDL（RTX 4090 24GB）参考教程：https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/models/Qwen3/02-Qwen3-8B-vLLM 部署调用.md

Spring Boot写一个/v1/chat/completions接口给Cherry Studio流式调用最近看了一下Spring AI Alibaba项目，也拿了官方的示例跑起来，发现官方示例里面流式接口返回值是Flux，就研究了一下。然后结合之前的代码，再问了问AI ，写一个/v1/chat/completions接口，用Cherry Studio调试起来也方便。

全栈技术负责人

Ling框架：针对AIGC工作流中JSON数据流式处理的解决方案演讲首先探讨了在复杂的 AIGC（生成式人工智能）工作流中，JSON 数据格式的重要性及其面临的挑战。

通识性AI知识点：AI学习框架（从ML到LLM的核心概念）通过上图，你可以建立起一个清晰的学习框架。接下来，我们深入探讨其中一些最核心且最容易混淆的概念。这个层面的概念描述了AI学习的“输入-处理-输出”全过程：

哥布林学者

吴恩达深度学习课程四：计算机视觉第三周：检测算法（四）YOLO 的完整传播过程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：本篇为第四课的第三周内容，3.9到3.10的内容，同时也是本周理论部分的最后一篇。

通识性AI知识点：Token和Context简单理解：如果把AI大模型想象成一个正在阅读的人，那么 Token（令牌）是它读到的“每一个字词”，而Context（上下文/上下文长度）是它“一次性能记住和参考的前面内容的范围”。

vLLM-Ascend推理部署与性能调优深度实战指南：架构解析、环境搭建与核心配置在生成式人工智能（Generative AI）从实验室走向大规模生产环境的进程中，推理引擎（Inference Engine）的效率起着决定性作用。长期以来，NVIDIA GPU 凭借完善的 CUDA 生态主导了这一领域。然而，随着 AI 算力需求的指数级增长，算力供应的多元化已成为行业共识。华为昇腾（Ascend）系列 AI 处理器，特别是 Atlas 800 A2（搭载 Ascend 910B 芯片）系列，凭借其在 FP16/BF16 混合精度计算上的强劲性能，逐渐成为国产化算力集群的首选。

小北方城市网

第7课：Vue 3应用性能优化与进阶实战——让你的应用更快、更流畅在前 6 课中，我们已经完成了 Vue 3 应用的 “从开发到上线” 全流程，得到了一个功能完整、可公开访问的待办应用。但在实际开发中，“能运行” 只是基础，“运行得快、体验流畅” 才是企业级应用的核心要求 —— 比如页面加载慢、列表滚动卡顿、操作响应延迟等问题，都会直接影响用户体验。本节课将聚焦性能优化核心方案和进阶实战，从 “加载阶段”“运行阶段”“大型数据渲染” 三个关键场景切入，教你用 Vue 3 专属优化手段解决性能瓶颈，让你的应用从 “能用” 升级为 “好用、快用”。

慢慢慢时光

claude code使用其实很早就知道claude code，但是一方面公司代码都在内网，有灵码插件；另一方面感觉IDE更加直观，总是没动力去尝试，随着跟AI更多深入的思考和国产大模型的性能迅速提升和性价比，感觉跟当年的vim一样，要赶紧用起来了

从零开始，用 n8n 设计可扩展的自动化工作流自动化已经成为现代软件开发与运维中不可或缺的一部分。从在不同工具之间同步数据，到触发复杂的业务流程，团队越来越依赖工作流自动化平台来减少人工操作与错误。n8n（读作 “n-eight-n”）是一款强大的开源工作流自动化工具，可用于连接各类应用、服务和 API，构建灵活、可扩展的自动化流程。

程序员鱼皮

女友怒骂国内不能用Claude Code，于是我给她做了一个大家好，我是程序员鱼皮。最近女友开始学习 AI 编程了（被我带的），她听说 Claude Code 这个 AI 编程工具很牛掰，结果试了下发现得要国外的 Claude 账号才能登陆。

当前集成Nano Banana Pro模型的AI PPT工具排名与分析以下为综合评分榜，大家可以快速了解各工具的核心定位。ChatPPT官网：www.chatppt.cn 点此预约，获得免费体验资格

Megatron-LM学习笔记（5）Model Linear线性层在GPT Model中，初始化了Transformer模型头尾、MTP多token预测模块以及中间所需的Embedding和Rotary Embedding。在那之后，传入transformer的decoder，正式进行Attention以及MLP的层层叠叠计算。非常朴实无华。

Linux系统使用Docker安装Ollama当前我在有网环境使用Docker的方式部署Ollama，使用Ollama部署大模型，之后导出镜像和数据在无网的内网环境使用。

带刺的坐椅

超越 SpringBoot 4.0了吗？OpenSolon v3.8, v3.7.4, v3.6.7 发布（听说隔壁的 Spring 7 和 SpringBoot 4 最近出了几个大 Bug了？！）历时 8 年磨砺，1.7 万次代码提交，9个分仓库，几百个模块，20多万代码量， 1200 万次半年下载量 —— OpenSolon（即 Solon）正在重新定义 Java 企业级应用开发的性价比。

模型启动机

对话奥特曼：OpenAI的真实未来蓝图在一次深度对谈中，山姆·奥特曼勾勒了OpenAI的长期蓝图：真正的护城河不是模型智商，而是“记忆”。通过可自主选择的深度记忆、不断增强的情感互动，以及多设备协同的上下文计算，ChatGPT正从工具演变为长期陪伴者。

通识性AI知识点：AI工具选型指南挑选AI就像选工具，得看它能做什么、怎么用。目前主流AI可以分为两大类和四小类，具体看下表：接下来，我们详细看看它们在核心差异与选择建议上的体现。

我很哇塞耶

2025年加倍投入AI的九大品牌到2025年，生成式AI已成为品牌营销、创意和产品开发的核心工具。联合利华、美泰、多邻国、Klarna、CaliBBQ、通用汽车、Intuit、可口可乐和迪士尼等企业通过AI提升内容生产效率、降低成本、增强创意，同时探索广告、产品设计和客户互动新模式。

AI Ping新旗舰模型实战解析：GLM-4.7与MiniMax M2.1在AI工程化落地加速的当下，开发者对大模型的场景适配性、稳定性与效率提出了更高要求。国内领先的大模型评测与聚合平台AI Ping，近期重磅上线GLM-4.7与MiniMax M2.1两款旗舰模型，精准覆盖不同工程场景核心需求。本文将从模型核心能力、实测性能、场景适配、落地实操四大维度，深度解析两款模型的差异与价值，为开发者提供清晰的选型与落地参考。

视觉&物联智能

【杂谈】-自动化优先于人工智能：为智能系统筑牢安全根基这一趋势的背后有着清晰的原因。人工智能在降低成本、提升效率以及优化公民或客户体验方面展现出了巨大的潜力。它有望对从客户服务到合规管理等各个领域带来全方位的变革。然而，在这股现代化的浪潮中，许多组织却忽视了一个关键问题：那些处理最敏感信息的系统，往往恰恰是最缺乏人工智能应用准备的系统。