技术服务知识库行业趋势技术解析最佳实践
在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与GPT（Generative Pretrained Transformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和
技术服务知识库行业趋势最佳实践技术解析
在当今人工智能飞速发展的时代，自然语言处理（NLP）作为连接人类语言与计算机理解的桥梁，正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到机器翻译，从文本生成到智能客服，NLP技术无处不在。而在这一系列令人惊叹的应用背后，隐藏着一个至关重要的核心技术——多头注意力机制。它宛如一把神奇的钥匙，为NLP领域打开了一扇通往无限可能的大门，极大地提升了模型对自然语言的理解和处理能力。从注意力机制到多头注
大模型deepseek
本文详细介绍了如何通过 AIBrix 分布式推理平台实现 DeepSeek-R1 671B 的多节点部署。DeepSeek-R1 通过渐进式训练框架展现出优秀的逻辑推理能力 —— 在 6710 亿总参数量中，其动态激活的 370 亿参数与 128k 上下文窗口，使其在复杂任务处理中表现卓越。然而，如此庞大的模型规模对部署环境提出了严苛挑战，尤其是分布式推理的资源调度与性能优化。AIBrix 通过自
云存储deepseek存储
2025 年 2 月 28 日，DeepSeek 在其开源周最后一天压轴发布了自研的并行文件系统 Fire-Flyer File System，简称 3FS。该系统支撑了 DeepSeek V3&R1 模型训练、推理的全流程，在数据预处理、数据集加载、CheckPoint、KVCache 等场景发挥了重要的作用。项目一经发布，就获得了存储领域的广泛关注。大家都迫切地想一探究竟，看看 3FS 到底有
动手实验室最佳实践FFmpeg人工智能
火山引擎推出文生视频全自动剪辑方案，专为内容素材创作打造，可根据用户输入的主题，快速生成富有寓意的双语视频。
为体验者提供丰富多彩、富有教育意义的视听体验，在快乐中学习和成长。本地MacBook 运行效果
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你是否曾为在本地机器上操作远程主机的文件和开发环境而烦恼？Trae 的远程资源管理功能提供了在本地机器上直接访问和操作远程主机文件夹的能力，你无需在本地存储源代码，即可充分利用 Trae 的全部功能，包括代码补全、导航、调试以及 AI 辅助功能，让远程开发变得轻松又高效。当你通过 Trae 连接到远程主机时，系统会自动在远程操作系统上安装 Trae Server，其包含所有必要的后台服务以支持远程
大模型向量数据库大模型容器
本文为 DeepSeek 本地部署最佳实践系列文章的完结篇，只关注 R1 671B 满血版模型部署，建议有条件的读者阅读。
AIdeepseek
了解 function 调用、工具调用 和 Agentfunction：别用了（OpenAI API has deprecated in favor of ）Tool ：能用，但是需要我们自己调用函数，并实现后续逻辑Agent: 推荐，自动调用我们本地定义的函数核心思想：通过 llms 来识别用户意图并调用本地函数（Agent）https://python.langchain.com/docs/
移动开发移动开发
鸿蒙应用开发的sdk 现在已经来到了5.0.2（api:14).离我上次写鸿蒙应用（那时候还是9、10）已经过去一段时间（不到一年），版本已经大跃进了，里面的大部分api都已经陌生了。现在我因为个人兴趣写词的驱动下想要开发一个方便自己查找字典和创作的app（市面上的app只有一个《西窗烛》做了鸿蒙兼容）。预计写这个app涉及的一些功能点 我先列出来：1. 下载网络资料（涉及网络请求下载，文件权限
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来源 | 火山引擎云基础在过去一年中，AI 技术取得了突飞猛进的发展，成为各行各业的主要创新驱动力。面对层出不穷的大模型，企业更关注的是如何将这些技术真正落地，如何通过大模型驱动业务增长，并实现智能转型的目标。在这个背景下，火山引擎云基础推出了一系列
云上实践
，助力企业用户快速体验各类大模型。QwQ-32B 是近期社区新开源的推理模型，在 AIME24 评测集（数学推理）、LiveCodeBen
AIAI开放平台
模型入门语言模型是核心，我们需要熟悉跟语言模型相关的消息：系统消息、AI消息、Human消息、工具消息…llm vs chatModel百度千帆对话Azure Openai完成对话消息ChatModels 接收一个消息列表作为输入，并返回一个消息。消息有几种不同的类型。所有消息都有一个角色（role）和一个内容（content）属性。角色描述了是谁在说话。LangChain 为不同的角色提供了不同
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