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安思派Anspire

Google 新 LLM 仅需 0.5GB 内存即可运行——如何在本地对其进行微调几天前，Google 悄然发布了一款小型 AI 模型，名为 Gemma 3 270M。它体型极小，甚至能在配置极低的设备上运行。当然，也不是真的能在“土豆”（指完全无法使用的设备）上运行，但它仅需约 0.5GB 内存。这……基本上相当于没占多少内存。

关于垂类AI应用落地行业的方法论思考最近在查看各行业垂类 AI Agent 应用落地的案例，同时也在反思自己过去做过的一些 AI 应用。结合在AI Engineer World Fair (4th June 2025)上看到《Own your vertical: A playbook for building a domain-native LLM application》一文中的思路，我整理并延伸出一份关于垂类 AI 应用落地的实施方案。我尝试从整体框架到实施细节进行一次系统化梳理，希望能为正在探索 AI 垂直化落地的团队提供参考，也期待

无所不能的Embedding（06） - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法，这一章看看抛开CNN和RNN，transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的。虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件，放在embedding里也没啥问题。以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer，完整的模型代码详见D

LLMOps平台：开源项目LMForge = GPTs + Coze最近，我发现了一个超级实用的开源项目——LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents（以下简称LMForge）。这个项目是一个端到端的LLMOps（Large Language Model Operations）平台，专为多模型AI Agent开发设计，支持一键Docker部署、知识库管理、工作流自动化和企业级安全。它基于Flask + Vue3 + LangChain构建，对标大厂级AI应用开发流程，能帮助开发者轻松从Prompt工程

🚀从零构建AI智能体：九大核心技术拆解与落地建议本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。

Aloudata技术团队

当“数据波动”遇上“智能归因”，谁在背后画出那张因果地图？不是所有“下降”都值得恐慌，也不是所有“增长”都值得庆祝。真正决定成败的，是你能否在数据异动发生的那一刻，就看清它背后的“为什么”。

字节跳动数据平台

认知引擎：企业下一个决胜分水岭在刚刚落幕的火山引擎AI创新巡展中，数智平台解决方案总经理萧然分享了一个关键观点：大模型技术正在推动企业从“信息时代”迈向“认知时代”。这场变革的本质，是企业核心竞争力从数据处理能力向认知能力的跃迁。而认知能力，正是企业对商业世界的深刻理解、精准判断与科学决策的能力。

产品研究员

AI智能体管理后台原型拆解：5大核心模块+模版分享AI时代来临。在近两年的产品设计工作中，越来越多企业在探索将AI Agent智能体引入业务场景，用于客服、知识问答、任务执行等环节。随着智能体数量和应用场景的扩展，后台管理成为“承载信息、提升效率、保证可控”的关键工具。因此，一个统一的后台管理系统就显得尤为重要。本文将结合墨刀素材广场中的一款AI Agent智能体管理后台原型素材，拆解其中的设计要点，并在文末分享可直接使用的原型模版，供产品经理们参考。

代码里程碑

Human-in-the-loop 如何拯救智能体的骚操作？今天继续讨论 LangGraph 的实践，这次我们来聊聊 human-in-the-loop。毕竟智能体再智能，也难免会出 “骚操作”—— 比如瞎编数据、做超出权限的决策，而 human-in-the-loop 就是给智能体装个 “刹车”，关键时刻让人类接手决策。

【Agent】DeerFlow Planner：执行流程与架构设计（基于真实 Trace 深度解析）本文档系统阐述 DeerFlow 中 Planner 的职责边界、端到端执行流程、关键节点设计、数据结构、容错与人审机制，以及与研究/编码子代理的协同方式。面向开发与运维读者，帮助快速理解与调优 Planner 相关链路。

大模型教程

12天带你速通大模型基础应用（四）声音克隆技术实践本节内容的目标是：实践声音克隆技术。理解CosyVoice的工作原理，完成声音克隆任务。目录结构如下：

大模型教程

12天带你速通大模型基础应用（三）LLM全流程部署教程在实际工作中，一个LLM模型最重要的能力是解决实际业务问题。本节内容的目标是：部署Datawhale的self-llm项目，选择AutoDL平台进行环境配置，完成ChatGLM模型的本地部署全流程，重点体验理解从环境搭建到模型部署的完整工作流。目录结构如下：

无所不能的Embedding（05） - skip-thought的兄弟们[Trim/CNN-LSTM/quick-thought]这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适）但它们提供了另一种思路和可能性。上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点

无所不能的Embedding（04） - skip-thought & tf-Seq2Seq源码解析前一章Doc2Vec里提到，其实Doc2Vec只是通过加入Doc_id捕捉了文本的主题信息，并没有真正考虑语序以及上下文语义，n-gram只能在局部解决这一问题，那么还有别的解决方案么？依旧是通用文本向量，skip-thought尝试应用encoder-decoder来学习包含上下文信息和语序的句子向量。

安思派Anspire

你不需要 GraphRAG！构建一个多策略图谱思维（Multi-Strategy Graph Thinking）AI Agent在本文中，我将通过一个超简洁的教程，向你展示如何构建多策略图谱思维（Multi-Strategy Graph Thinking），进而为你的业务或个人使用打造一个功能强大的 Agent 聊天机器人。

大模型场景下的推送技术选型：轮询 vs WebSocket vs SSE在大模型问答（LLM Chat）等实时场景中，用户期待能像 ChatGPT 一样边生成边输出，而不是等待完整结果。实现这一效果的关键技术之一，就是 SSE（Server-Sent Events）流式输出。

一如年少模样丶

GPT Server 文档GPT Server是一个用于生产级部署LLMs、Embedding、Reranker、ASR、TTS、文生图、图片编辑和文生视频的开源框架。

AI洞察 | 新一代 Agent 框架与 3D 桌面伴侣智能体欢迎关注微信公众号：科技洞察者 📌今天，我们聚焦 AI 智能体技术的前沿动态，从开源框架到桌面伴侣，一览智能体如何赋能开发者与用户。

大模型教程

12天带你速通大模型基础应用（一）Prompt提示词工程大模型应用中，你是否有这样的问题，对模型输入问题有时能够得到期望的回答，有时回答的结果却又不符合预期？引导词模模糊糊，只是凭感觉去用，有时用的好有时结果差？通过这篇文章，我们系统介绍Prompt的用法，不再凭感觉，而是高效的去使用。

👦抠腚男孩的AI学习之旅 | 6、玩转 LangChain (二)😄 上节从传统AI应用开发的 "痛点" (需手动管理上下文、多步骤任务处理复杂、外部集成工具需大量样板代码、扩展性差) 引出了功能强大的 LangChain，然后系统讲解了 "七大核心组件" 中的前四个：Models (LLM模型配置)、Prompts (提示词模板)、Tools (工具函数) 和 Chains (链式调用-LCEL)，本节把剩余几个组件过完~