人工智能

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。

互联科技报

从关键词到对话：驾驭生成式AI时代的搜索新范式——GEO与SEO深度解析1.0 引言：正在重塑的搜索版图数字信息的海洋正在经历一场深刻的范式革命。我们曾习惯于通过输入关键词，从一列蓝色链接中寻找答案，而如今，以 Deepseek、豆包（Doubao）以及 kimi 为代表的生成式引擎（Generative Engines, GEs）正在重塑这一体验。它们不再仅仅提供链接，而是通过对话直接生成综合、精准的答案。这场从“链接列表”到“综合答案”的颠覆性转变，正迫使所有企业和内容创作者从根本上重新评估其数字可见性战略。

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。

AI 编程的工具有哪些？按使用形态与场景分类，2025 年底主流 AI 编程工具如下，方便快速选型与上手。Cursor太贵?分享三款免费AI编程方案+海量使用技巧

大模型技术全景与核心概念解析：从基础原理到AI智能体架构大语言模型是基于Transformer架构、在海量文本数据上预训练的深度学习模型。它通过自监督学习掌握语言规律，能够理解、生成和推理自然语言，是当前AI技术的核心基础。

chasemydreamidea

L2 书生大模型强化学习 RL 实践本文带你使用xturner，在gsm8k数据集上使用GRPO算法进行对于InternLM的训练RLVR是大模型训练的重要组成部分，包含监督微调（SFT），建立奖励模型（RM）和强化学习（RL）。其中强化学习阶段主要使用PPO,DPO和GRPO三种算法进行优化。

Coder个人博客

Transformers整体架构深度分析团队博客: 汽车电子社区Transformers是Hugging Face开发的开源Python库，为自然语言处理（NLP）、计算机视觉、音频处理和多模态任务提供最先进的预训练模型支持。该库支持PyTorch、TensorFlow、JAX等多个深度学习框架，并提供了统一、易用的API接口，极大地简化了预训练模型的使用和部署。

【深度学习基础】互相关与卷积的本质区别及在深度学习中的应用在卷积神经网络（CNN）中，我们经常使用卷积操作来提取图像特征。但严格来说，深度学习框架中实际执行的往往是互相关操作。本文将详细剖析互相关和卷积的数学本质与区别，并说明为什么在深度学习中这两者几乎可以互换。

甄心爱学习

数据挖掘-数据仓库与关联规则数据仓库是一个主题导向 (Subject-oriented)、集成 (Integrated)、时变 (Time-variant)、**非易失 (Nonvolatile)**的数据集合，用以支持管理层的决策制定过程。

郝学胜-神的一滴

机器学习数据工程之基石：论数据集划分之道与sklearn实践夫机器学习之成，首在数据；数据之用，贵在划分。若划分失当，则模型如盲人摸象，或过拟合而失泛化，或欠拟合而难精进。故曰：“工欲善其事，必先利其器；器欲尽其用，必先明其法。” 今撰此文，详述数据集划分之要义，并辅以scikit-learn（sklearn）之利器，以飨读者。

轻竹办公PPT

AI生成PPT好用吗？工作总结场景下的工具排名更新每到年终，职场人就像进入了“战斗模式”，年终总结报告成了一座大山。熬夜加班改报告是常事，好不容易有了思路，却又卡在内容框架搭建上，写出来的东西逻辑混乱。好不容易内容有了，设计上又缺乏灵感，报告的美观度严重不足。而且，不同软件之间的格式兼容问题，也常常让人头疼，一个好好的报告，换个系统打开就乱码，前功尽弃。

bash前面的(base)实现的原理(base) 出现在 Bash（或其他 shell，如 Zsh）提示符前面，通常是由于使用了 Conda（Anaconda 或 Miniconda）这个 Python 的包管理和环境管理系统。

YOLO-Master：基于混合专家模型加速与专用变换器的增强实时检测💡 初心 (Introduction)"探索 YOLO 中动态智能的前沿。"这项工作代表了我们对实时目标检测 (RTOD) 演进的热情探索。据我们所知，YOLO-Master 是首个在通用数据集上将混合专家 (MoE) 架构与 YOLO 深度融合的工作。

基于SpringAI的智能AIOps项目：部署相关容器化部署管理技术如果你是刚接触 IT 运维或开发的小白，最近肯定常听到 “Kubernetes” 这个词。但每次想了解它，一看到 “容器编排”“集群管理” 这些专业术语就头大？别慌！今天咱们用最通俗的话，把 Kubernetes 掰开揉碎了讲，就像聊日常家务一样简单。

生数科技商业化总监陈鹤天：视频生成破瓶颈，AI赋能漫剧产业｜2025极新AIGC峰会演讲实录2025年12月26日，极新主办的【想象·2025极新AIGC峰会】在上海浦东浦软大厦成功召开。生数科技商业化总监陈鹤天先生在会上做了题为《视频生成模型冲破内容产能焦虑》的演讲。重点分享了漫剧赛道的发展现状、AI视频生成技术的创新应用以及生数科技在赋能产业方面的助力作用。

开源版 NotebookLM：Open Notebook 深度体验与部署指南在 AI 辅助学习和研究领域，Google 的 NotebookLM 无疑是明星产品。它能将 PDF、网页、音频转化为可交互的知识库，甚至生成“播客”来讲解内容。

基于开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序的内容价值生成与多点选择传播策略研究摘要：本文聚焦开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序，探讨其内容价值生成机制及多点选择设置对传播效果的影响。通过分析该小程序的特点与优势，阐述如何利用开源AI大模型生成具有吸引力和价值的内容，以及如何通过多点选择设置激发读者的转发行为，实现内容价值的最大化传播。

数据分析能力在开源AI智能名片链动2+1模式多商户商城小程序中的价值与应用研究摘要：本文聚焦于数据分析能力在开源AI智能名片链动2+1模式多商户商城小程序中的应用价值。通过分析该模式的特点与运营需求，深入探讨如何入门数据分析、掌握有效方法以及成为优秀数据分析师，并阐述在该特定场景下数据分析对提升运营效率、用户转化和商业变现的关键作用。

基于SpringAI企业级智能教学考试平台试卷管理模块全业务闭环方案在企业级智能教学考试平台的全业务体系中，试卷管理模块是连接“全域资源标准化建设”与“考试全周期管控”的核心枢纽，其业务闭环的完整性直接决定平台教学评估的精准性与运维效率。本方案聚焦试卷管理模块，以知识库分类体系为统一基准、试题库资源为核心素材，系统梳理试卷管理从创建初始化、全生命周期管控，到考试应用、数据反向优化的全链路业务，明确各环节的企业级标准要求与联动规则，完整呈现试卷管理模块“资源输入-过程管控-应用输出-优化反馈”的全业务闭环，为平台规模化教学评估提供可落地的标准化支撑。

拾荒的小海螺

开源项目：Z-Image 轻量高效的开源 AI 图像生成模型Z-Image 是阿里巴巴通义实验室（Tongyi-MAI）最新开源的 AI 图像生成基础模型，主打 “高质量、低显存、开源可商用”。该模型具有仅 60 亿参数却能生成媲美许多大参数闭源模型的照片级图像，同时支持中英双语文本渲染，是当下最受关注的图像生成开源项目之一。