大语言模型

Mac本地部署大模型，Ollama+Qwen3.5很多新手第一次折腾本地模型，刚起步就翻车——核心原因就一个：选了个自己Mac跑不动的模型！要么内存不够直接报错，要么跑起来卡到怀疑人生，白忙活一场。

Windows下载、安装ollama-v0.32.1（附安装包OllamaSetup.exe）Ollama 是目前最流行的本地大语言模型（LLM）运行工具，在 GitHub 上已获得超过 130,000 颗星标（Stars），是 AI 开发者社区中最受关注的开源项目之一。

高频面试题精选：分治与AI Agent架构基于过去一周CSDN、51CTO、掘金等技术社区的热议内容，筛选出10道高频面试题，涵盖算法、系统设计、数据库、网络四大核心领域。

猫先生Mr.Mao

从“更大”到“更会做事”：Kimi K3 的开放前沿智能路线【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址🔗：https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git

带娃的IT创业者

深度解析 Apple Foundation Models：端侧 AI 的真正革命在移动开发领域，我们正站在一个关键的转折点上。过去两年，大语言模型（LLM）的应用主要集中在云端——开发者通过 API 调用远程服务器，实现文本生成、图像处理等功能。这种模式虽然强大，但始终存在延迟、隐私和离线可用性这三大痛点。

广东备案大模型超百款检索时间范围：近24小时（2026年7月14日-7月15日）聚焦领域：AI智能、机器人、芯片、大模型与应用资讯数量：10条精选

用 Scikit-LLM 和 Groq 搭建情感分析 pipeline传统的机器学习（Machine Learning）pipeline 在处理文本分类等预测任务时，通常依赖从原始文本中提取结构化的数值特征——例如 TF-IDF 频率或 token embedding——再输入逻辑回归、集成方法或支持向量机等经典模型。

GPT-5.6与Grok 4.5重磅发布检索时间范围：近24小时（2026年7月8日-7月9日）聚焦领域：AI智能、机器人、芯片、大模型与应用

Claude Code上下文满了怎么办？compact、clear和resume怎么用Claude Code使用时间越长，读取的代码、命令输出和对话记录越多，上下文就越容易接近上限。本文介绍/compact、/clear和/resume三个常用命令的区别，并给出不同开发场景下的使用方法。

每日一课：算法系统学习路线根据最新行业技术趋势与学习资源，我为您整理了一份从零基础到进阶的算法学习路线规划，涵盖传统算法与AI大模型算法两大方向，帮助您每天学习一个算法，稳步进阶。

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突破算力与安全的边界：深度解析 Mythos AI 的“受信发布”机制与技术影响在人工智能发展的漫长征途中，我们正处在一个极其微妙的转折点。过去几年，大语言模型（LLM）的迭代速度令人咋舌，从早期的简单对话到如今具备深度推理能力的智能体，技术的边界不断被拓宽。然而，随着模型能力的指数级增长，一个名为“双重用途”的困境日益凸显：最强大的工具往往既是造福人类的利器，也可能成为潜在风险的源头。

ShellGPT：当大语言模型遇见命令行——深度解析一个 CLI AI 生产力工具的设计与实现在 AI 工具井喷的时代，大多数产品都选择了 GUI 或 IDE 插件作为交互载体。而 ShellGPT（sgpt）走了一条不同的路：将 LLM 的能力直接嵌入终端工作流，让开发者在最熟悉的 Shell 环境中以自然语言获取 shell 命令、代码片段和文档，无需切换窗口或打开浏览器。这种"AI-in-the-loop"的设计哲学，使它在 GitHub 上收获了超过 12K Star，成为 CLI AI 工具领域的标杆项目。

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解构黑盒：从开源项目看顶级大模型系统提示词的演进与安全边界在当今的人工智能开发领域，大语言模型（LLM）早已不再是简单的“对话机器”，而是演变成了具备复杂逻辑、工具调用能力和多模态处理能力的智能体。对于中级开发者而言，理解这些模型如何“思考”并不仅是为了满足好奇心，更是为了在实际工程中更精准地控制模型行为，减少幻觉，提升系统的鲁棒性。