一、發展歷程2016年，伯克利Rise實驗室的學生和研究人員開展了一項課程項目，旨在擴展分布式神經網絡訓練和強化學習的規模。該項目催生了論文《Ray：面向新興AI應用的分布式框架》。如今，Ray是一款開源分布式計算框架，能輕松實現Python機器學習工作負載的產品化和規模化部署。它解決了分布式機器學習中的三大核心挑戰：突破計算限制：可遠程訪問近乎無限的計算資源具備容錯能力：自動將失敗任務重新路由到集群中的其他機器狀...

本文圍繞ClaudeCode的核心配置流程展開，通過三個關鍵步驟，助力ClaudeCode完整理解你的項目架構與業務邏輯。在此基礎上，既能最大化提升該工具的實用價值，也能增強其上下文感知能力，為后續高效開展開發協作筑牢基礎。步驟一：ClaudeCode基礎配置首先，建議使用??init??命令完成ClaudeCode的基礎配置。導航至項目根目錄cdyourproject初始化ClaudeCodeclaude生成項目文檔init執行上述命令后，會生成一個??CLAUDE.md??...

不少關注DeepSeek最新動態的朋友，想必都遇到過“Distillation”（蒸餾）這一術語。但它究竟指代何種技術，又為何在AI領域占據重要地位呢？本文為你深度剖析模型蒸餾技術的原理，同時借助TensorFlow框架中的實例進行詳細演示。相信通過閱讀本文，你會對模型蒸餾有全新的認識，輕松解鎖深度學習優化的新視角。1模型蒸餾原理在深度學習領域，模型蒸餾是優化模型的關鍵技術。它讓小的學生模型不再單純依賴原始標簽，而是基于大的教...

谷歌在生成式人工智能領域全面領先，擁有最強大的大型語言模型、視頻生成模型和各類AIAgent。近期推出的GeminiCLI，將編碼AIAgent能力深度集成至終端場景，推動智能編程工具向輕量化、工程化方向演進。一、為什么選擇終端？對開發者而言，終端并非冰冷的命令行窗口，而是融入肌肉記憶的開發主場。它快速、通用，最重要的是不會干擾你的工作。這種“不刻意討好用戶”的工具哲學，反而為AI能力的融入提供了理想載體。GeminiCLI正...

如今，AI應用借助大語言模型（LLMs），突破了傳統特定規則系統的局限，能處理各類復雜任務。但隨著這些應用逐漸演變成“智能體”，具備自主選擇行動步驟、調用外部工具的能力，新問題也接踵而至：可靠性和效率問題頻出。為了讓智能體穩定“發揮”，得到靠譜的結果，我們需要更加強大的模式。這些模式不能只局限于檢索增強生成（RAG），還得有效管控智能體的“自主”行為。本文帶你深入了解多種這樣的模式，剖析其優缺點，幫你快...

Cursor正式推出自2023年問世以來的首個重大版本——Cursor1.0。作為過去一年多來開發者首選的AI編碼工具，其母公司Anysphere在拒絕OpenAI多次收購邀約后，當前估值已達100億美元，凸顯市場對其技術潛力的高度認可。本文為大家解析Cursor1.0的核心新功能。1BugBot自動代碼審查BugBot基于Cursor最強大的模型，分析代碼提交中的差異（diff），發現潛在問題時會留下詳細注釋并提供修復建議：自動評論：每次PR更新時，BugBot自動運行...

數據合約是分布式數據解決方案中保障數據質量和可擴展性的核心。它規定了數據庫實體間數據交換的格式、模式和協議，通過消除數據歧義與未文檔化的假設，為數據流通建立標準化規則。本文帶大家深入解析數據合約的核心概念，并提供基礎與進階技術，助力其高效落地。一、數據合約的本質數據合約定義了兩個模型間數據交換的精確參數，確保數據格式與模式的一致性，是數據生產者（修改數據狀態的流程）與消費者（數據接收方）之間的...

維持對話與推理的比例平衡在準備好數據集后，通常即可開始模型訓練，但我們仍需考慮模型的對話與推理比例（ChattoReasonRatio）。較高的對話比例側重對話流暢性和通用知識，而較高的推理比例則強調邏輯推理和問題解決能力。二者的平衡對構建既能進行自然對話又能處理復雜任務的多功能模型起著重要作用。本文假設需要構建一個對話模型，因此設定對話部分占比70%，推理部分占比30%。實現方式如下：importpandasaspd設定對話比例ch...

當業界聚焦于ChatGPT與DeepSeek生態開發時，Qwen3的微調能力正成為開發者關注的新焦點——這項技術可將通用大語言模型轉化為垂直領域的專業助手。本文為大家系統解析如何基于特定場景對Qwen3進行定向優化。希望讀者可從中獲取適用于實際場景的模型調優方法論。一、Qwen3簡介Qwen3一經發布，就迅速成為開發者的首選工具，其在代碼生成、數學推理、綜合能力等評測中的領先表現是重要原因。該模型在多項基準測試中超越主流大語言模...

通義千問3（Qwen3），通義千問大語言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦模型，通義千問3235BA22B在編碼、數學、通用能力等基準評估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級模型相比，取得了極具競爭力的成績。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問330BA3B，其激活參數僅為QwQ32B的十分之一，卻超越了后者的表現；甚至像通義千問34B這樣的微型模型，也能與通義千問2.572BInstruct相媲美。通義千問3...

通義千問3（Qwen3）是阿里巴巴通義千問團隊發布的最新開源大語言模型，它具備強大的性能、高度的模塊化特性以及出色的工具使用能力。本文教你如何通過Ollama在本地運行通義千問3，并啟用模型上下文協議（MCP），以使用代碼解釋器、數據獲取、時間查詢等工具。通過學習，你會構建一個完全在本地機器上運行、由通義千問3驅動的智能助手，且無需云API密鑰！開始吧！1.為什么選擇通義千問3+Ollama+MCP為了實現這些先進功能，阿里巴...

通義千問3（Qwen3），通義千問大語言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦模型，通義千問3235BA22B在編碼、數學、通用能力等基準評估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級模型相比，取得了極具競爭力的成績。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問330BA3B，其激活參數僅為QwQ32B的十分之一，卻超越了后者的表現；甚至像通義千問34B這樣的微型模型，也能與通義千問2.572BInstruct相媲美。通義千問3...

在AI迅猛發展的當下，各類新興工具與協議不斷涌現，為人工智能的能力提升注入強大動力。其中，Agent2Agent協議（A2A）和模型上下文協議（MCP）堪稱兩項重大創新，正深度重塑人工智能的發展版圖。這兩者乍看之下似乎相似，但其實際用途卻截然不同。本文用通俗易懂的方式詳細介紹這兩種協議，幫助讀者清晰把握二者之間的差異，把握其在AI領域的獨特價值。1Agent2Agent協議（A2A）：AI協作的“中樞引擎”Agent2Agent協議（A2A）支...

大語言模型（LLMs）能力強大，能生成各類文本，精準回答知識疑問，還可用于機器翻譯、代碼編寫等場景。然而，大語言模型也存在明顯短板，無法獲取實時數據，在面對需最新信息的問題時，難以給出準確答案。為攻克這一難題，Anthropic推出了模型上下文協議（ModelContextProtocol，簡稱MCP）。這一標準將大語言模型與實時工具、APIs和自定義資源相連，拓展其能力，讓它能處理更多實時信息任務，補齊短板。本文教大家如何搭建MCP服...

近日，全新的DeepSeekV3–0324模型發布了！此次V3系列的更新，在推理能力和編碼性能等方面相較于前代都有了明顯提升。本文教你如何借助Cursor和OpenRouter，運用這一強大模型開展編碼工作。一、DeepSeekV3–0324簡介DeepSeekV3–0324是由DeepSeek開發的語言模型，在基準測試中的表現非常亮眼：MMLUPro測試：得分從75.9提升至81.2（提升了5.3）GPQA測試：得分從59.1提升至68.4（提升了9.3）AIME測試：得分從39.6提升至59.4（提升...

在數據科學領域，Pandas一直是數據科學家和分析師的得力工具，它開源且能提供便捷高效的數據操作與分析功能，可以輕松應對各種復雜的數據處理任務，堪稱數據處理界的“瑞士軍刀”。如今，一款名為PandasAI的全新Python庫誕生，為數據處理帶來新的思路與方式。PandasAI巧妙地將生成式人工智能融入Pandas，把傳統的數據框操作升級為對話式交互。借助大語言模型，用戶能和數據“對話”并獲得結構化回復，即使不懂編程也能處理數據...

現在AI發展迅猛，早已告別了只能機械地給出固定、單一回復的“初級形態”階段，而是實現了質的飛躍。如今AI不僅能夠主動管理記憶、共享知識，還具備了根據實際情況自我調適的能力，就像擁有了自主學習和成長的智慧。這拓展了AI的應用邊界，同時也給開發者帶來了挑戰。在構建人工智能系統的過程中，如何實現長期記憶存儲以及團隊知識共享，成了擺在許多開發者面前的難題。針對AI系統開發中記憶管理和知識共享的難題，救星LangMem...

引言前段時間，AI圈被國產黑馬DeepSeekR1模型“霸屏”了！這匹開源領域的“潛力新星”，在推理能力上和OpenAI的o1不相上下，甚至在資源利用上更勝一籌，很“省資源”。它的橫空出世，不僅打破了大眾對國產AI的固有認知，更是讓世界看到了中國AI厚積薄發的硬核實力，這波操作簡直“殺瘋了”！DeepSeek乘勝追擊，基于R1模型又推出了更具針對性應用的DeepSeekR1DistillQwen32B和適合大規模數據處理的DeepSeekR1DistillLlama70B兩款...

在檢索增強生成（RAG）技術嶄露頭角之際，業界對其賦予厚望，期待它能夠推動AI邁向新的智能高度。然而，實踐中RAG暴露出諸多缺陷，極大地限制了其應用效果與AI的發展進程。在此背景下，推理增強生成（ReAG）技術應運而生。ReAG憑借其獨特的技術架構與運行邏輯，為解決RAG問題提供新思路和可行方案，在AI升級之路上潛力巨大。1.傳統RAG的“槽點”傳統RAG系統就好比記憶力差的圖書管理員，看似在努力找資料，實則狀況百出：語義搜...

最近，AI社區被DeepSeekR1“刷屏”了!作為一款極具變革意義的開源推理大語言模型（LLM），大家討論最多的是它的基礎能力，卻鮮有人關注其在智能體工作流程中的巨大潛力，也就是多個模型動態協作的應用場景。今天，就帶大家實操搭建一個智能體檢索增強生成（RAG，RetrievalAugmentedGeneration）系統。這個系統整合了：DeepSeekR1（70億參數蒸餾版）：用于復雜推理,系統的“智慧大腦”。。阿里云Qwen2.5（70億參數）：主打快速對...