大模型

抓住 AI 人工智能的风口之第 1 章 —— 8万字熟练掌握 SpringAI 编程核心概念Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在帮助 Java 开发者以统一、便捷的方式将 AI 能力集成到企业级应用中。你可以把它理解为 Java 生态中的 "AI 万能转接头"。🎯 核心定位：简化 Java 开发者的 AI 集成。它的核心目标是解决 AI 模型 API 碎片化的问题。通过提供一套标准化的抽象接口，让开发者可以用一套代码调用 OpenAI、阿里云通义千问、DeepSeek 等几乎所有主流模型，更换底层服务只需修改配置，无需改动业务代码。

【GitHub】TextGen：开源本地大模型运行平台的终极解决方案TextGen（原名 text-generation-webui，GitHub 曾用名 oobabooga/text-generation-webui）是当前最受欢迎的开源本地大语言模型（LLM）运行平台之一。该项目于2026年4月正式更名为 TextGen，GitHub 仓库地址变更为 github.com/oobabooga/textgen。

快跑bug来啦

RAGFlow部署教程：Ubuntu24.04这两年深切的感受到AI的大爆发，干活越来越快也越来越懂自己了，但是完全依靠外在力量总感觉会对个人的成长不利，有工具不用也更像个傻子。AI本身不会形成壁垒，你能用别人也会用，想要在当前环境更突出，个人技术实力当然是一方面，毕竟AI是个人能力放大器；同时，同样的工具用的更好我觉得也是一方面，建立自己或者企业的知识库，让你的AI更懂自己，更贴近生产需要，作为知识沉淀我觉得是一个很好的方向。

2026最新Cursor零基础上手教程这是一篇面向零基础学生、职场新人、轻度技术爱好者的Cursor实战教程，所有操作均为2026年4月最新可复现版本，无需懂复杂AI原理，跟着步骤3分钟完成配置，用3个核心指令就能把编码相关效率提升3倍以上，不管是写课程作业、改老项目bug还是做小型开发项目都能用。

哥本哈士奇(aspnetx)

Neo4j笔记（五）：查询的处理流程上一篇讲述了一篇文章如何通过LLM转换成Cypher，然后在Neo4J里运行，形成知识图谱。此篇接着上篇，继续梳理一个用户查询，如何通过图数据库以及大模型去汇总查询结果。

OpenAI 与 Anthropic 接口协议差异简述全文链接：OpenAI与Anthropic接口协议差异简述多数模型聚合网关会同时提供 OpenAI 兼容（如 …/v1）与 Anthropic 兼容（如 …/anthropic）两类入口。两套协议在路径、请求体、鉴权与流式响应上并不相同；分开展示是为了对齐各自官方 SDK 与既有工具链，降低迁移成本，而非单纯的技术能力不足。

伊玛目的门徒

用 npm 安装 Claude Code CLI 并对接 DeepSeek API 经验分享本文只写可直接复制的最简步骤，不废话，快速上手。Claude Code CLI 依赖 Node.js 运行时，直接从官网下载安装即可：

ubuntu下部署大模型显存被其它程序占用问题解决用nvidia-smi查看显卡占用，发现xorg和gnome-remote-desktop总是占用几百兆的显存

贫民窟的勇敢爷们

大模型发展现状解析——竞争格局与技术演进近年来，大模型技术进入爆发式发展阶段，全球范围内涌现出大量不同规模、不同类型的大模型，市场竞争日趋激烈，技术演进速度不断加快。从全球格局来看，中美两国成为大模型竞争的核心阵地，同时行业整合趋势明显，大模型正从“数量竞争”转向“质量竞争”与“生态竞争”，其发展现状呈现出多元化、差异化的特点。

贫民窟的勇敢爷们

大模型行业应用落地——从辅助工具到产业革新随着大模型技术的不断成熟，其应用场景已从最初的文本生成、智能问答，延伸到金融、医疗、制造、教育等多个行业，从“辅助工具”逐步升级为“产业革新的核心驱动力”。大模型凭借其泛化能力、高效迁移学习能力和涌现能力，能够快速适配不同行业的需求，解决行业痛点，提升生产效率，推动产业数字化转型。

大模型初步介绍：从基本概念到全球排行榜📅 数据更新日期：2026年5月8日 📊 数据来源：Arena AI Leaderboard大模型（Large Language Model, LLM）是指基于海量数据训练、拥有数十亿甚至数万亿参数的深度学习模型。它们通过学习互联网上的文本、图像、视频等多模态数据，掌握了理解和生成人类语言、代码、图像乃至视频的能力。

贫民窟的勇敢爷们

解构大模型核心技术——从Transformer到多模态融合自2017年Transformer架构诞生以来，人工智能领域迎来了革命性突破，大模型正是基于这一架构逐步迭代，从单一语言处理演进为多模态协同的智能系统。如今，大模型已渗透到各行各业，但多数人对其核心技术的认知仍停留在“参数庞大”的表面，其背后的架构设计、训练范式与技术创新，才是支撑其强大能力的关键。

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驾驭智能体风暴：企业技术管理范式重构与落地实战指南AI Agent正在把企业技术管理的对象，从确定性的代码、接口和流程，推向具备感知、推理、记忆与行动能力的“数字劳动力”。这意味着管理者不能再只关注模型能力或提示词技巧，而要把上下文、权限、工具、审计、成本、组织角色与业务结果放入同一套工程体系中。本文围绕Agent架构、生产化难点、驾驭工程、安全治理、AgentOps与组织变革，整理一套面向企业落地的技术管理框架。

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pinecone向量数据库急速入门pinecone - 松果英式发音为/ˈpaɪnˌkəʊn/，美式发音为/ˈpɑɪnˌkoʊn/AI 向量数据库服务

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大模型爆火！Java后端如何抓住Agent全栈开发的风口2026年的今天，AI Agent（人工智能体）已经不再是概念，而是企业级应用落地的核心。从智能客服到自动化办公，从代码助手到数据分析专家，Agent正在重塑软件开发的形态。

5.LangChain零基础速通-LCEL链式调用定义：LangChain中的抽象基类（Abstract Base Class：ABC），Runnable是LangChain核心抽象接口统一组件调用方式，定义在langchain_core.runnables，支持LCEL组合，适配同步、异步、流式、批量等场景，是构建工作流的基础。

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大模型算法工程师面试宝典目录🎁 宝典核心特色：三段式拆解，帮你“答到面试官心坎里”📖 宝典内容总览🔍 内容抢先看📥 如何获取这份《面试宝典》完整PDF？

深度解构 Hermes Agent：从“中央调度”到“自我进化”的架构哲学在 AI Agent 赛道日益拥挤的今天，Hermes Agent 凭借其与 Nous Research 的深度绑定以及独特的“自我进化”能力，迅速成为开发者关注的焦点。与 OpenClaw 等强调“即插即用”的个人助手框架不同，Hermes 更像是一个为工程化落地和模型深度定制而生的企业级架构方案。

RAG-day2文档接入→ 文本分块→ 嵌入模型向量化→ 向量入库（存向量数据库）→ 用户提问向量化→ 向量库语义检索→ 拼接检索片段 + 用户提示词→ 大模型增强生成答案

基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 实现多轮对话与文本分类实践在大语言模型应用落地的过程中，多轮对话交互和文本智能分类是非常常见的场景。本文将以阿里云通义千问的 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型为例，详细讲解如何基于 Hugging Face 的 Transformers 库实现多轮对话交互、特定场景下的文本分类，以及连续对话交互功能，帮助开发者快速上手轻量级大模型的本地化部署与应用。