大模型

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-2)生成于：2026-1-2共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI智能体与实用工具成为核心驱动力，亚马逊和多家初创公司推出的Agent项目聚焦生产环境部署与性能提升，如Bedrock Agentcore确保企业级可靠性，而vibe-kanban和LEANN则分别优化AI编程效率与实现私有化高效RAG凸显技术，趋势正从模型探索转向实际应用落地，开发者积极构建可解决具体问题的工具链，例如用AI增强图表绘制和音频处理，同时开源机器学习系统与实战教程持续受到追捧，反映社区对可复现代码与深

2025 n1n.ai 全栈国产大模型接入列表与实测报告摘要：误以为 n1n.ai 只支持 GPT-4？本文更新 n1n.ai 对国产 AI 大模型（DeepSeek, 通义千问, 智谱 GLM, Yi）的全面支持情况。附详细的 LLM API 兼容性列表与延迟实测，助您一站式管理全球 AI 大模型资产。

KG_LLM图谱增强大模型

NEURO-GUARD：知识引导推理驱动的革命性可解释医学影像多模态大模型诊断框架NEURO-GUARD是一个革命性的医学AI框架，将视觉Transformer与知识引导推理相结合，通过检索增强生成（RAG）机制和大语言模型自我验证，实现了高精度、可解释的跨域医学影像诊断。在糖尿病视网膜病变分类中准确率达84.69%，超越基准模型6.2%。

Model大模型接口一个 AI 应用的核心就是它所依赖的大语言模型，LangChain作为一个“工具”，不提供任何 LLMs，而是依赖于第三方集成各种大模型。比如，将 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 、LlaMA、阿里Qwen、ChatGLM等平台的模型无缝接入到你的应用。

提示模板PromptTemplate在与大语言模型交互时，通常不会直接将用户的原始输入直接传递给大模型，而是会先进行一系列包装、组织和格式化操作。这样做的目的是：更清晰地表达用户意图，更好地利用模型能力。

大模型铲屎官

【操作系统-Day 46】文件系统核心探秘：深入理解连续分配与链式分配的实现与优劣01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

2025 AI 生态全景：AnythingLLM、OpenRouter、LiteLLM 与 n1n.ai 深度对比摘要：面对 AI 生态的爆发，如何选择合适的 LLM API 基础设施？本文深度横评 AnythingLLM、OpenRouter、LiteLLM 与 n1n.ai 四大主流工具。从个人 AI 开发到企业级 AI 大模型部署，剖析各平台在 AI API 聚合及成本控制上的优劣，助你构建高效的 AI 大模型技术栈。

KG_LLM图谱增强大模型

悬壶GPT：中医药领域大语言模型的参数高效微调本研究构建了包含10万条高质量数据的XhTCM数据集，并基于此开发了中医药专用大语言模型XuanHuGPT。通过参数高效微调技术（PEFT），该模型在准确性、覆盖度、流畅性等多维度评估中显著优于通用大模型和现有中医专用模型，为中医药知识的数字化转型和智能传播提供了可复制的范式。

大模型量化方案nullhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/6281447174

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)生成于：2026-1-1共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，D

大模型高级工程师考试练习题11、以下哪些情况可能导致大模型检索不准确？A.文档中包含大量的图片信息，而当前的文档解析器无法有效提取和理解图片内容。

AI是否存在“系统一”与“系统二”？——从认知科学到深度学习架构的跨学科解读在丹尼尔·卡尼曼的经典著作《思考，快与慢》中，人类认知被划分为两个系统：系统一（快思考）：自动化、直觉式、快速、并行处理、低能耗、易受情绪影响

keep_learning111

Z-Image模型架构全解析Z-Image是阿里通义推出的高效6B参数图像生成基础模型，核心采用S³-DiT(Scalable Single-Stream Diffusion Transformer) 架构，通过单流设计实现跨模态信息的密集交互，以显著更高的参数效率达到顶尖性能。

【代码】下载COIG-CQIA数据集并转为alpaca jsonl/json格式

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-31)生成于：2025-12-31共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub趋势显示，AI应用开发与工具链整合已成主流热点。项目聚焦于大语言模型的实际部署与能力增强，如pg-aiguide通过MCP服务器优化PostgreSQL代码生成，chatterbox提供开源SOTA级TTS方案。开发者积极构建AI智能体与RAG应用，awesome-llm-apps和anthropics/skills等仓库集结了大量可复现案例，而vllm则持续优化LLM推理性能。同时，private-gpt和TrendRa

司南OpenCompass

司南“六位一体”评测体系的一年演进过去一年，通用人工智能在模型规模、能力边界与应用深度上持续突破。大模型正从通用问答走向科研发现、产业应用与真实世界交互，系统复杂性与潜在风险同步上升。在这一背景下，如何构建科学、公正、可复现的评测体系，持续刻画 AI 能力边界、引导技术健康演进，成为支撑人工智能高质量发展的关键基础设施问题。

KG_LLM图谱增强大模型

OntoMetric：破解ESG报告难题的“大模型+本体知识图谱”新范式，准确率提升10倍摘要ESG合规要求日益复杂，但标准深嵌于非结构化文档，传统方法难以为继。本文介绍的OntoMetric框架，创新性地结合本体引导的大语言模型（LLM）抽取与双阶段验证，可将ESG文档自动转化为可验证、可追溯的知识图谱。实验证明，该方法将语义准确率从基线的3-10%提升至65-90%，为自动化合规与可持续金融分析提供了高保真、低成本的解决方案。

OpenAI Realtime API 深度技术架构与实现指南——如何实现AI实时通话执行摘要：从请求-响应到流式多模态的范式转变 OpenAI Realtime API 标志着 AI 交互从传统的 HTTP 请求-响应模型向持久化、有状态连接架构的根本性转变。通过 WebSocket 和 WebRTC，它实现了毫秒级延迟、原生的“打断”功能以及音视频流的并行传输，将模型从被动的指令执行者重构为具备实时感知能力的“对话伙伴”。

前端程序猿之路

基于扣子（Coze）工作流 API 的微信小程序开发实践总结在 AI 应用逐渐产品化的背景下，如何将大模型能力安全、稳定地接入小程序端，成为一个非常典型的工程问题。本文以我近期完成的一个示例微信小程序项目「祝福暖语铺」为例，分享一次基于扣子（Coze）工作流 API 的完整落地实践，涵盖整体架构、工作流调用方式、SSE 流式处理、云函数安全设计等关键点。

大模型的运行离不开芯片和搭载在它上面的计算框架运行一个大模型，确实就像运行一个庞大而精密的数字工厂：芯片（硬件）是工厂的机器与动力源，而计算框架（软件）是整个工厂的流水线、控制系统和操作手册。两者深度融合，缺一不可。