ai大模型

今天也要学习吖

【开源客服系统推荐】AI-CS：一个开源的智能客服系统在寻找客服系统解决方案时，通常会遇到功能单一、部署复杂或成本较高的问题。今天介绍一个开源的智能客服系统项目——AI-CS，它支持多厂商AI模型接入，并提供AI客服与人工客服的协作能力。

人工智能培训

国内外知名大模型及应用近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（Large Models）已成为推动科技进步的重要引擎。大模型通常指参数量巨大、训练数据广泛、具备强大泛化能力的深度学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和多模态任务中表现突出。国内外科技企业与研究机构纷纷投入资源研发大模型，推动其在多个领域的实际应用。本文将系统梳理国内外知名的大模型及其典型应用场景。

多则惑少则明

AI大模型实用(五)Java快速实现智能体整理(LangChain4j构建Java AI智能体)目录一、大模型与智能体对比二、智能体示例1、定义工具tools工具1：用户CURD工具2：翻译工具3：数值计算

坦桑尼亚与新加坡代表团到访深兰科技，促进AI在多领域的应用落地2025年12月12日，来自坦桑尼亚与新加坡的两批国际代表团走进位于上海张江科学城的深兰科技总部，围绕人工智能工程化能力、具身智能技术发展方向以及医疗大模型与智能装备在多场景中的应用展开交流。

请叫我啊腻

国内直连？API源头供应？深度实测GrsAI的Sora2接口0.08/条视频它真的靠谱吗？Sora2模型官方API正式开放，对于企业而言，这无疑是一个巨大的商机——只需几行代码，便能将影视级内容生产能力，接入自己的应用、产品与工作流中。

AI大模型产品经理

混合专家模型MoE的全面指南（二）路由机制、负载均衡既然我们有了这么一帮专家，那模型咋知道该用哪个专家呢？在专家前面加了个门控网络，它会学着挑出给定词用哪个专家。

文本补全模型、instruction模型、聊天模型对比在大语言模型（LLM）的应用与分类中，Instruction 模型、文本补全模型（Text Completion / Base 模型）和聊天模型（Chat Model）是三种常见的模型形态。它们在设计目标、输入格式、能力侧重和使用场景上有明显区别。下面从多个维度进行详细对比和解释。

GEO系统的关键词挖掘新范式：AI大模型与区域语义的深度融合传统的GEO（地理定位）系统关键词挖掘通常依赖基础的地理数据库和有限的用户查询数据，面临三大核心问题：

LLM推理引擎选型实战指南：用Transformers、llama.cpp 还是 vLLM 之争大模型推理引擎的选择往往决定着项目成败，就像为不同任务选择操作系统一样关键。在实际工作中，笔者发现很多开发者面对琳琅满目的推理引擎时容易陷入选择困难。有的团队在原型阶段就过早引入复杂引擎导致开发效率低下，有的则在生产环境仍使用基础框架造成资源浪费。经过多次项目实践，笔者认识到选择推理引擎需要综合考虑硬件条件、业务场景和技术团队能力等多重因素。本文将基于实战经验，系统分析主流推理引擎的技术原理和适用场景，帮助读者建立清晰的选型框架。特别值得关注的是，每个引擎背后都代表着不同的设计哲学，理解这些底层逻辑比单纯

小白也能懂！RAG技术让AI告别知识滞后，收藏学习RAG技术通过结合检索与生成，解决大模型知识滞后问题，其工作流程包括知识预处理、检索优化和增强生成三大阶段。在数字政府领域有广泛应用，如智能政策咨询、多模态服务等。普通人可选择集成RAG的AI工具或应用"先检索再生成"的思维模式，有效提升AI回答的准确性和时效性。

Deep Research技术全解析：从Reasoning到Research with Reasoning的AI进化之路（值得收藏）本文详细剖析了Deep Research技术架构，探讨其如何通过多模块交互系统解决LLM的闭卷推理和幻觉问题。从查询分解、动态规划到信息检索与执行引擎，文章解析了Research with Reasoning的转型路径，对比了不同规划技术（CoT、ToT等）与执行框架（ReAct），并介绍了通义DeepResearch的实现方案，展望了AI从文本生成向目标解决进化的未来方向。

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【必收藏】AI大模型面试精选20题：从基础到高级，轻松应对大模型岗位面试本文从大模型面试题库中精选20道高频面试题，涵盖基础理论、微调、RAG、推理优化等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。

健忘的派大星

【收藏必学】RAG系统架构全解析：从原理到实战，小白也能掌握的大模型增强技术思考：为何一个文档能被解析，还能以另一种方式输出？并被真实引用呢？这里边实际上内嵌了RAG，其原理和架构设计如下：

本地部署AI大模型首先需要有一个可访问的大模型，通常有三种选择：使用开放大模型API的优缺点如下：云平台部署私有模型：本地部署私有模型：

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万字长文！AI智能体全面爆发前夜：一文讲透技术架构与行业机会_智能体技术架构你可能听说过：2023 是智能体元年，但很多人没意识到，2025年，才是智能体真正落地改变世界的第一年。

Fast-DetectGPT：用“条件概率曲率”拆穿 AI 伪装的文本标题：Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probability Curvature

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全网都在找的Nano Banana Pro API 来了！便宜稳定0.15/张

Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text：给大模型文字“打上隐形指纹”-　标题：Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text -　作者：Xuandong Zhao, Prabhanjan Ananth, Lei Li, Yu-Xiang Wang -　机构：UC Santa Barbara -　年份：2023（arXiv:2306.17439v2） -　研究方向：大语言模型（LLM）、文本水印、鲁棒检测、理论保证、对抗攻击 -　核心方法名词：Unigram-Watermark、K-gram watermark、gree

User Prompt 与 System Prompt：大模型沟通的“双引擎”机制深度拆解在企业推进大模型落地的过程中，一个高频出现的困惑是：“模型能力明明很强，为什么我用起来总是差一口气？”很多团队把问题归咎于模型选型、算力不足或数据质量，却忽略了最基础也最关键的环节——人与模型之间的沟通方式。提示词工程（Prompt Engineering）正是解决这一断层的核心桥梁。它不是玄学，也不是堆砌华丽辞藻，而是一套可学习、可复现、可优化的交互设计方法论。笔者在多个行业的大模型项目实践中反复验证：一个结构清晰、角色明确、边界合理的提示体系，往往比更换更强的底模带来更显著的效果提升。而要构建这样的体

开源模型登顶？Kimi K2 Thinking 实测解析：它真能超越 GPT-5 吗？过去两年，国产大模型的发展轨迹清晰可见：从早期对标 ChatGPT 的追赶式创新，到如今在推理架构、训练策略和开源生态上走出自己的路径。我们不再只是“复刻”国外模型的能力，而是在某些关键维度——比如长链条推理、工具调用效率、本地部署友好性——开始形成差异化优势。Kimi K2 Thinking 的出现，正是这一趋势的集中体现。它宣称在多个权威榜单上超越 GPT-5 和 Claude 4.5 Sonnet，这在开源领域尚属首次。作为长期关注企业级 AI 落地的技术实践者，我既兴奋又警惕。兴奋在于，一个真正可