ai大模型

什么是AI思维：它是智能优先与世界模型重构商业逻辑模式识别是否属于智能原生？无人公司是概念炒作还是未来趋势？这些争论暴露了当前AI理解的碎片化。互联网思维强调连接与流量，而AI思维的核心是重构价值创造逻辑。当AlphaGo通过自我对弈探索人类未知的棋路时，已预示了思维范式的根本转向。

微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则：从范式跃迁到社会盈余从客户端到互联网、移动互联网再到云计算，技术平台的演进始终遵循“平台变革→产品跃迁→反哺平台”的螺旋上升逻辑。AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力：

从“自动化“到“自主化“的跃迁——AI大模型如何引爆DevOps革命🌟 嗨，我是LucianaiB！🌍 总有人间一两风，填我十万八千梦。🚀 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

DeepSeek-大模型系统教程

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大模型学习原理

不同AI架构如何选择？单Agent+MCP“与“多Agent“架构对比分析！最近和几个技术朋友聊天，发现大家在构建AI应用时都遇到了同一个问题：到底该选择单一智能体配合MCP协议，还是直接上多智能体系统？如何选择适合自己项目的智能体架构成了许多开发者和企业面临的难题。

dify本地部署及添加ollama模型（ubuntu24.04）下载地址：https://github.com/langgenius/dify 切换到自己要存放该源码的目录下，拉取代码

AI 模型分类全解：特性与选择指南人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。AI 模型作为实现人工智能的核心组件，种类繁多，功能各异。从简单的线性回归模型到复杂的深度学习网络，从文本生成到图像识别，AI 模型的应用场景广泛且多样。本文将详细介绍 AI 模型的分类、特性以及如何根据具体需求选择合适的模型，帮助你在 AI 的海洋中找到最适合的那艘船。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI大模型与云原生技术的深度融合面试官：郑先生，假设我们要设计一个企业知识库与AI大模型深度融合的架构，如何处理知识库检索与大模型推理之间的性能瓶颈？

n8n：解锁自动化工作流的无限可能在当今快节奏的数字时代，无论是企业还是个人，都渴望提高工作效率，减少重复性任务的繁琐操作。而 n8n，这个强大的开源自动化工具，就像一位智能的数字助手，悄然走进了许多人的工作和生活，成为提升生产力的得力帮手。

大模型连接万物的“万能插座”：深度解析模型上下文协议MCP在AI应用开发中，你是否遇到过这样的困境：大模型无法实时访问企业数据库、调用外部API需要复杂适配、多工具协同开发效率低下？模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的诞生，正成为解决这些痛点的关键突破。它被业界誉为**“AI领域的USB-C接口”** ，正在重塑大模型与真实世界的连接方式。

AI大模型系统化学习

AI产品风向标：从「工具属性」到「认知引擎」的架构跃迁近年来，人工智能正在改变法律行业的游戏规则。从最初的“工具属性”——帮律师干些重复的杂活儿，到如今逐渐变身为“认知引擎”——能够理解法律逻辑、分析案例，法律AI产品正在迎来一场华丽的转身。这篇文章将带你一探究竟，看看这场技术跃迁如何让律师的工作更高效，也让我们普通人离“公平正义”更近一步。不管你是法律小白还是科技迷，相信你都会在这里找到一丝好奇和共鸣。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI大模型融合下的企业知识库架构设计与性能优化场景设定：某互联网大厂会议室，阳光透过落地窗洒在长桌上。技术总监李严肃端坐正中，手中拿着简历，眉头微皱。对面坐着穿着格子衫的程序员郑薪苦，手里握着一杯冰美式，脸上挂着标志性的憨笑。

数据基座觉醒！大数据+AI如何重构企业智能决策金字塔（上）1.1 从地窖到云端的存储革命某家电企业在2010年遭遇库存危机时，市场部门需要三天才能从纸质单据中统计出全国滞销型号。当他们的数据工程师在2023年轻声唤醒对话式分析机器人，同样的需求响应时间缩短至9秒。数据分层架构的演变本质是业务决策时效性的进化史。ODS层如同刚出土的矿石，DW层是精炼后的钢材，ADS层则是直插云霄的摩天大楼钢结构。

重磅发布 | 复旦533页《大规模语言模型：从理论到实践（第2版）》（免费下载）在人工智能浪潮席卷全球的今天，大语言模型正以前所未有的速度推动着科技进步和产业变革。从 ChatGPT 到各类行业应用，LLM 不仅重塑了人机交互的方式，更成为推动学术研究与产业创新的关键技术。

华为云Flexus+DeepSeek征文 | DeepSeek-V3/R1商用服务开通体验全流程及使用评测我是摘星，一名专注于云计算和AI技术的开发者。本次通过华为云MaaS平台体验DeepSeek系列模型，将实际使用经验分享给大家，希望能帮助开发者快速掌握华为云AI服务的核心能力。

人工智能培训

计算机视觉设计开发工程师学习路线以下是一条系统化的计算机视觉（CV）学习路线，从基础到进阶，涵盖理论、工具和实践，适合逐步深入，有需要者记得点赞收藏哦：

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Excel MCP: 自动读取、提炼、分析Excel数据并生成可视化图表和分析报告最近，一款Excel MCP Server的开源工具火了，看起来功能很强大，咱们今天来一探究竟。最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

文本分类任务Qwen3-0.6B与Bert：实验见解最近在知乎上刷到一个很有意思的提问Qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途。查看了所有回答，有人提到小尺寸模型在边缘设备场景中的优势（低延迟）、也有人提出小模型只是为了开放给其他研究者验证scaling law（Qwen2.5系列丰富的模型尺寸为开源社区验证方法有效性提供了基础）、还有人说4B、7B的Few-Shot效果就已经很好了甚至直接调用更大的LLM也能很好的解决问题。让我比较感兴趣的是有大佬提出小模型在向量搜索、命名实体识别（NER）和文本分类领域中很能打，而另一个被拿来对比的就是Ber

预训练模型实战手册：用BERT/GPT-2微调实现10倍效率提升，Hugging Face生态下的迁移学习全链路实践更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。预训练模型（Pre-trained Model, PTM）是在大规模通用数据上预先训练的模型，通过自监督学习掌握基础语义理解能力，可迁移到下游任务。典型代表：

企业级RAG架构设计：从FAISS索引到HyDE优化的全链路拆解，金融/医疗领域RAG落地案例与避坑指南（附架构图）本文较长，纯干货，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点：