ai大模型

大数据在线

万卡集群点亮中原：国家级“智算样板间”的落地与远见郑州，天地之中、通衢古今。作为国际性综合交通枢纽，郑州已形成铁路、公路、航空等构成的交通运输网络。如今，历史的接力棒移交到“算力”的手中。2月5日，由中科曙光提供的3套万卡超集群系统在国家超算互联网核心节点同时上线试运行，成为全国首个实现3万卡部署、且实际投入运营的最大国产AI算力池。

人工智能培训

多模态大模型的统一表征与推理范式

AI Agent中的 ReAct 和 Ralph Loop对比说明在过去的两年中，AI 编程助手迅速从“辅助补全”走向“自主执行”，但其底层逻辑仍深受传统提示工程范式的限制。开发者普遍遭遇一个共性困境：大语言模型（LLM）在主观判断任务“已完成”时便主动退出，而这一判断往往与客观可验证的成功标准存在偏差。这种偏差导致了频繁的人工干预、上下文丢失以及开发效率的隐性损耗。尽管 ReAct、Plan-and-Execute 等智能体框架试图通过内部推理循环提升自主性，它们仍无法绕过 LLM 对“完成”的自我定义缺陷。正是在这一背景下，一种名为 Ralph Loop 的极简范式

无名修道院

AI大模型-面向开发者的开源框架：构建语言模型应用的实用指南LangChain是目前最流行的开源框架之一，专为构建端到端语言模型应用设计。其核心优势在于模块化设计，允许开发者将语言模型与外部数据源、工具和API无缝集成。

无名修道院

AI大模型-LangChainLangChain核心知识点1. 定义与定位：框架本质：LangChain是一个面向开发者设计的开源框架，专为构建端到端的语言模型驱动应用而生。其核心能力在于将语言模型（LLM）与外部数据源、工具和业务逻辑进行灵活连接，从而实现复杂的自动化决策流程和任务编排。它不仅是一个调用接口的封装层，更是一个支持动态流程构建的“应用引擎”。

人工智能培训

如何防范大模型被用于制造深度伪造和虚假信息？随着生成式大模型的快速迭代，深度伪造与虚假信息的制作门槛大幅降低，已渗透至金融诈骗、舆论误导、名誉毁损等多个领域，严重威胁社会信任与公共安全。防范大模型滥用，需构建“技术防御、监管约束、行业自律、公众赋能”的多元协同体系，实现全链条、多层次管控，推动大模型技术健康有序发展。

字节杀疯了！Seedance2.0上线，AI视频创作彻底告别“后期地狱”大家好，我是小C。最近AI圈最炸的消息，莫过于字节跳动即梦AI（平台）推出的Seedance2.0视频制作工具 — 这款被称为"国产AI视频王炸"的大模型，直接打破我们对AI做视频所有的认知。

python零基础入门小白

2025年Agent概念落地，2026年智能体生产力基础设施：如何规模化部署Agent？收藏这份学习指南！本文探讨了Agent智能体在2025年概念的扎根和开源生态的爆发，以及模型在真实工作能力上的进步和专用化趋势。文章重点分析了企业从一次性Agent实验转向大规模运行所面临的关键问题，并提出了企业级Agent栈的五大层（上下文、模型、编排、安全、交互）及核心闭环，强调开放架构的重要性，避免陷入单体平台的局限。

python零基础入门小白

大模型幻觉：小白程序员必看！收藏这份2025年突破性检测与抑制技术指南大模型幻觉是制约LLM产业落地的核心瓶颈，本文系统剖析了幻觉的本质、分类及生成机理，梳理了2025年突破性检测与抑制技术，并构建全生命周期防控框架。从预训练、微调到推理部署，详细阐述了各阶段幻觉产生的诱因，提出了基于内部激活监测、多维度特征融合等先进检测方法，以及知识蒸馏、中间层干预等抑制策略。最后，结合医疗、法律等高敏感领域实践，提出了定制化解决方案，为读者提供了理论与实践参考。

收藏备用｜AI智能体协作协议详解（小白&程序员入门必看）在之前的内容中，我们已经初步拆解了AI智能体的基础定义与核心概念，帮大家建立了对智能体的初步认知，适合刚入门大模型、想深耕智能体领域的小白和程序员参考。

无名修道院

AI大模型微调-Agent（智能体）的核心概念：感知、规划、决策、执行这就是一个完整的Agent工作流程。我在哪？（环境状态）我要干嘛？（任务目标）周围有什么？（可用资源/障碍）

收藏备用｜小白&程序员必看！AI Agent入门详解（附工业落地实操关联）本文专为程序员、大模型入门学习者整理，清晰拆解AI Agent核心概念，帮你快速搞懂它是什么、有什么用、怎么落地。AI Agent本质是能感知环境、自主决策并执行行动的智能体，和传统AI最大的区别，就是实现了从“被动应答”到“主动做事”的跨越。它具备感知、决策、执行、学习四大核心能力，目前已广泛应用于办公、开发、工业等多个高频场景，其中在工业领域，AI Agent可实现数据采集、智能分析、自动控制一体化，大幅提升生产效率、降低能耗，而ARMxy系列工业计算机，正是为AI Agent在工业现场落地提供了理想

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-AI 大模型原理深度解析与 API 实战（建议收藏!!!）人工智能（AI）这个词，是不是听起来就很高大上，感觉离我们普通人很远？其实不然，AI的发展历程，就像我们玩游戏打怪升级一样，一步一个脚印，从“小喽啰”进化到了今天的“大Boss”——大模型。

java1234_小锋

【AI大模型舆情分析】微博舆情分析可视化系统(pytorch2+基于BERT大模型训练微调+flask+pandas+echarts) 实战(下)大家好，我是锋哥。最近发布一条【AI大模型舆情分析】微博舆情分析可视化系统(pytorch2+基于BERT大模型训练微调+flask+pandas+echarts）高级实战。分上下节。

小白跃升坊

基于1Panel的AI运维本文档将介绍如何通过1Panel进行AI运维，具体步骤包括安装部署1Panel、安装GO环境、安装mcp-1panel、配置MCP服务、安装MaxKB和Cursor并配置，最后提供简易的AI运维示例。

机器觉醒时代

Helix 02 ：移动+操作融合，解锁人形机器人全身控制的VLA模型移动操作一直是人形机器人领域的关键挑战。真正的难点不在于实现其中任何一种单一能力，而在于将二者无缝融合为单一、连贯的行为。

丢掉向量数据库！推理型 RAG 正在重新定义长文档问答的准确边界在大模型应用落地的浪潮中，RAG（检索增强生成）一度被视为解决知识幻觉、提升事实准确性的“银弹”。然而，当开发者真正将 RAG 投入企业级场景——比如解析一份 300 页的 SEC 财报、一份技术标准文档或一本法律汇编时，理想与现实之间的鸿沟便迅速显现。我们反复调整 chunk 大小、重叠窗口、嵌入模型版本，甚至尝试多层 rerank，但模型依然会在关键数据上“张冠李戴”，或在看似合理实则错误的语境中给出误导性答案。问题根源并不在于工程调优不足，而在于方法论本身：传统 RAG 将“语义相似”等同于“信息相

机器觉醒时代

PI VLA模型解读系列（二）：从π0.5模型到实时分块算法（RTC）上一篇文章：PI VLA模型解读系列（一）：从π0模型到Hi Robot 主要围绕π0模型、FAST动作分词器以及分层交互机器人系统Hi Robot展开介绍。本文将衔接上一篇内容，继续介绍Physical Intelligence（以下简称“PI”）在具身智能VLA模型方面的发展情况：

langchain入门（五）- 用mongodb管理提示词以及以restful service暴露在 LLM 应用从原型走向产品化的过程中，一个常被低估但至关重要的环节是“提示词管理”。早期开发中，提示词往往直接硬编码在 Python 脚本里，看似方便，实则埋下隐患。一旦进入多环境部署、A/B 测试或多团队协作阶段，这种做法会迅速导致配置混乱、版本失控和调试困难。真正健壮的 LLM 应用，其核心竞争力往往不在于模型本身，而在于对提示词、参数和上下文的精细化控制能力。

Claude Code 与 ChatGPT、Copilot 有什么区别？很多开发者第一次听到 Claude Code，都会下意识地问一句：不就是又一个 AI 编程工具吗？和 ChatGPT、Copilot 到底有什么区别？