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2024：人工智能大模型的璀璨年代本文主要对2024年度人工智能大模型的创新和应用进行了总结，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 从OpenAI一方独霸到群雄逐鹿3. 大模型的重要应用方向：代码助手、智能客服、知识搜索4. 从专家专属到人人可用：提示词使用趋于简单

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Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室

【Cherry Studio配置MCP服务全流程解析：让AI自动调用工具处理任务】最近 AI 领域真是隔几天就有一个新热度，随着越来越多的使用 MCP 制作的 Agent 产品出现，MCP 这个新名词也频繁刷屏，有着大火的趋势，那么什么是 MCP 呢？MCP 是一种接口协议，由 AI 大模型公司 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，它的全称是 Model Context Protocol，即模型上下文协议！它是连接 API 和大模型的桥梁，通过 MCP，我们可以让 AI 模型能够用一种通用的语言和各种不同的工具与服务进行交流，比如浏览器，Excel 表格，网页截图等等。

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后端小肥肠

解锁DeepSeek-R1大模型微调：从训练到部署，打造定制化AI会话系统大模型微调技术通过对预训练的大模型进行进一步训练，能够根据特定领域的需求进行优化，从而有效避免AI幻觉的发生，并且提供更加准确、有价值的输出。

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云边有个稻草人

AI革命先锋：DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的无缝融合引领行业智能化变革结合使用，将会发挥更强的优势。通过蓝耘平台的高效数据处理、行业解决方案与DeepSeek强大的深度学习训练能力，开发者可以在数据准备和模型训练上省去大量的繁琐步骤，直接聚焦于模型的优化与应用，极大提升了人工智能项目的开发效率和应用效果。DeepSeek的强大之处在于其深度学习框架的兼容性和丰富的模型训练功能，使得用户能够轻松构建、训练和调优复杂的深度学习模型。为了帮助非专业的用户也能使用深度学习，DeepSeek还提供了AutoML功能，自动进行模型选择、训练和优化，大大降低了深度学习技术的使用门槛。

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你的旧电脑还跑得动AI吗？ToDesk云电脑/青椒云/顺网云算力支持实测报告你的旧电脑还跑得动AI吗？ToDesk云电脑/青椒云/顺网云算力支持实测报告，随着AI大模型的崛起及广泛应用，旧电脑显示出了硬伤，硬件配置方面，老旧的 CPU、GPU 性能不足，运算速度缓慢，导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限，无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳，运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具，软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时，体验大打折扣，而 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。

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雾非雾の迷惘

深度解读：智能体2.0 AI Agent多推演进 Agent已经不再是冰冷的代码集合体，而是当代具有生命的数字智能体。你了解Agent的变化吗？它开始只是优化生活效率的助手，现在是重塑产业格局的商业引擎。当Agent开始理解“创造”本身的意义，究竟是人类驯化了智能，还是智能重塑了人性

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Sonic× 蓝耘：AI 界 “王炸” 组合，肖像动画 “炫技” 出圈！ Sonic 作为前沿的音频驱动肖像动画生成框架，由腾讯和浙江大学联合开发，致力于革新肖像动画领域。蓝耘科技在云计算、数据处理等方面实力雄厚。二者携手聚焦全局音频感知，突破传统局限，解决长视频生成难题，提升动画自然性与连贯性。

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「youlai-boot」入门篇：从0到1搭建 Java、Spring Boot、Spring Security 企业级权限管理系统本文介绍了如何使用 Java 和 Spring Boot 3，从零开始构建开源的 youlai-boot 企业级权限管理系统，涵盖 MySQL、Redis 整合及 Spring Security，适合前端开发者和后端初学者。

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强大的AI网站推荐（第四集）—— Gamma Gamma 是一款由 AI 驱动的内容创作工具，旨在帮助用户快速生成演示文稿、文档和网站。它通过强大的 AI 技术，能够在短时间内生成高质量的内容，极大地提升了内容创作的效率。Gamma 的核心功能包括 AI 生成内容、自动化设计、实时协作和内容定制。用户只需输入简单的描述或需求，Gamma 就能自动生成演示文稿的标题、文字、图片和图表等元素。它还提供了多种模板和设计风格，用户可以根据自己的需求进行个性化定制，包括调整字体、颜色、布局等。

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DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手 DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手

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OCR+AI双引擎驱动：手把手教学构建智能财报分析系统在金融行业中，财报分析是帮助企业和投资者做出决策的关键环节。随着科技的快速发展，自动化、智能化的财报分析变得越来越重要。传统的人工财报分析不仅费时费力，而且容易受到人为错误的影响，因此企业急需借助先进的技术来提高效率和准确性。TextIn平台与DeepSeek R1 API 的结合，提供了一种高效、智能的财报分析解决方案，极大地提高了财报处理的自动化水平，助力企业做出精准决策。

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后端小肥肠

10分钟上手DeepSeek开发：SpringBoot + Vue2快速构建AI对话系统随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在企业和个人应用中扮演着越来越重要的角色。作为国产大语言模型的新秀，DeepSeek以其出色的中文理解能力和开放的API接口，为开发者提供了构建AI应用的新选择。在本文中，我将带领大家使用SpringBoot和Vue技术栈，快速搭建一个具有实时对话功能的AI助手系统。这个系统不仅支持流式响应，还具备优雅的界面展示和Markdown格式的内容渲染，让AI回答更加清晰易读。通过本文的实践，我们成功搭建了一个基于SpringBoot和Vue的AI对话系统。

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零基础教程：Windows本地部署AI大模型！Ollama+DeepSeek+AnythingLLM一步到位！想让电脑变身“AI助手”却不懂代码？别慌！这篇教程专为小白设计，手把手教你用“Ollama+DeepSeek+AnythingLLM”在本地免费运行AI大模型，无需网络，隐私安全！👇

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Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程：释放AI生产力随着最近人工智能 DeepSeek 的爆火，越来越多的技术大佬们开始关注如何在本地部署 DeepSeek，利用其强大的功能，甚至在没有互联网连接的情况下也能进行高效的使用。事实上，DeepSeek 的技术实力已经不亚于 OpenAI 的 GPT 系列，因此许多人对其部署和应用产生了浓厚的兴趣。在这篇文章中，我将一步步带你完成本地 DeepSeek 部署的整个过程，确保你能够顺利地将其应用于你的工作或个人项目中。

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打造智能聊天体验：前端集成 DeepSeek AI 助你快速上手先看完整效果：Deepseek语言模型视频演示效果图：基于 Vue 3 + TypeScript + Element Plus 开发的 AI 聊天助手，集成了 DeepSeek 的 API 服务。提供打字机模式和流式输出两种对话模式，支持多种 AI 模型切换。2. 环境配置创建文件：项目结构组件详解1. ChatContainer.vue聊天界面的核心容器组件。完整代码如下：2. ChatInput.vue输入组件特点：完整代码如下：3. MessageBubble.vue消

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AI Agent之AutoGen框架部署、测试 workflow是集合了多个智能体的工作流，可以供playground界面创建session的时候选择来完成具体的任务。整体界面如下，每次点击“new model”之后，即使你关闭了（没有保存），界面上也会显示这个大模型……下面是创建Agent的主界面，点击“new Agent”可以创建自己的Agent。整体界面如下图，点击“new skills”按钮可以创建自己的skills。下面是“new model”界面，创建LLM时需要考虑：。）用于后面的交互，创建Agent的时候需要考虑：。

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与光同尘大道至简

ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现（自己云端部署）简介：本教程将指导初学者使用 ESP32 微控制器开发一个简单的语音对话机器人“小智”。我们将介绍所需的基础原理、硬件准备、软件环境搭建，以及如何编写代码实现语音唤醒和与云端大模型的对接。通过本教程，即使没有深厚的 AI 或嵌入式经验，也可以一步步制作出一个能听懂唤醒词并与人对话的简易 AI 机器人。本教程提供详细的操作步骤、代码示例和图示，帮助您轻松上手。

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生成式 AI 应用创新引擎dify.ai部署并集成ollama大模型详细图文教程 Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台，拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，可以快速从原型开发到生产。Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM，例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。Dify 是一个 AI 应用开发平台，提供了一套完整的工具和 API，用于构建、管理和部署 AI 应用。

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威哥说编程

深入解析 2024 年人工智能十大前沿技术及应用场景 2024 年的人工智能技术正处于飞速发展的阶段，以上所述的十大前沿技术代表了当前和未来几年内人工智能领域的主要发展方向。随着这些技术不断成熟和应用场景的不断拓展，我们可以预见，人工智能将在更多行业中发挥出前所未有的巨大作用，同时也将面临更多伦理、隐私和安全挑战。因此，跟踪这些技术的发展动态，将帮助企业和个人在这个迅速变革的时代抓住机遇，迎接挑战。

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【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ⑧ ( 文本相似度排序 | Bi-Encoder 双编码器 | Cross-Encoder 交叉编码器 ) 一、文本相似度排序1、向量数据库查询弊端2、二次排序的必要性2、相似度排序模型 3、Bi-Encoder 双编码器4、Cross-Encoder 交叉编码器5、结合使用6、Bi-Encoder 双编码器与 Cross-Encoder 交叉编码器对比二、Bi-Encoder 双编码器用法实例三、Cross-Encoder 交叉编码器用法实例1、Cross-Encoder 交叉编码器实现原理4、Cross-Encoder 交叉编码器代码示例

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goomind: 一线科研工作者，专注机器学习、工业视觉、人工智能算法和图像处理研究，擅长Python、MATLAB、C++及Qt等技术。平时喜欢利用博客总结项目与教学经验，并交流和分享代码，长期坚持写作。独学而无友，则孤陋而寡闻，愿与优快云的朋友一同学习进步。

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