进阶关卡-第1关：探索书生大模型能力边界

最新推荐文章于 2025-06-05 12:39:45 发布
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分类专栏： 书生浦语训练营 文章标签： 开源 AIGC
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本节选用Leetcode中简单、中等、困难三种类型的题目分别对InternLM和InternThinker进行提问，对比答题的通过率和代码执行效率。

简单

给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。

InternLM


InternLM的输出结果通过了全部的测试用例，执行用时竟然是0ms

InternThinker


InternThinker的输出结果同样通过了全部的测试用例，执行用时也是0ms。不过In

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weixin_42689663的博客
08-18 1306
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01-09 802
Agent是一种能够自主感知环境并根据感知结果采取行动的实体，以感知序列为输入，以动作作为输出的函数。它可以以软件形式(如聊天机器人、推荐系统)存在，也可以是物理形态的机器(如自动驾驶汽车、机器人)。自主性：能够在没有外部干预的情况下做出决策。交互性：能够与环境交换信息。适应性：根据环境变化调整自身行为。目的性：所有行为都以实现特定目标为导向。## 1.2 Agent的应用场景。
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书生大模型实战营
sinat_35255567的博客
12-09 395
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）,能够让基础模型实现非参数知识更新，无需训练就可以掌握新领域的知识。下载internlm2_5-7b-chat的配置文件。Hugging Face Spaces的使用。GitHub CodeSpace的使用。创建llamaindex环境，并激活。git clone 到本地。项目fork到自己仓库。
书生第三期实战营-进阶岛
Goodman_____的博客
10-06 985
基础任务使用 Lagent 自定义一个智能体，并使用 Lagent Web Demo 成功部署与调用，记录复现过程并截图。使用 LMDeploy 部署 InternLM2.5-7B-Chat，并启动一个 API Server。在另一个窗口中启动 Lagent 的 Web Demo端口映射后，在本地浏览器中打开地址，并修改模型名称一栏为，修改模型 ip一栏为。插件选择一栏选择，输入指令，帮我搜索一下 MindSearch 论文使用 Lagent 自定义工具主要分为以下几步：继承。
书生第三期实战营-基础岛
Goodman_____的博客
10-03 1130
大型语言模型（LLMs）的发展，如ChatGPT和GPT-4，引发了人们对人工通用智能（AGI）的到来的讨论。然而，在开源模型中复制这种进展是具有挑战性的。本文介绍了InternLM2，一个开源的LLM，在6个维度和30个基准测试中胜过其前任，在长文本建模和开放式主观评估方面通过创新的预训练和优化技术。InternLM2的预训练过程被详细介绍，重点突出了对多种数据类型（文本、代码和长文本数据）的准备。
深度剖析 DeepSeek 开源模型部署与应用：策略、权衡与未来走向
06-04 744
分析 DeepSeek 开源模型的自建部署与 API 接入方案，指出自建模式在长期成本、数据安全、定制能力和服务稳定性上具优势，但面临高初始投入与技术门槛；API 接入则胜在快速上线、低运维和弹性付费，却存在长期成本高与定制受限问题。此外，混合架构可平衡两者优势，企业需结合业务规模、数据安全、技术能力等维度决策，展望未来技术演进对部署模式的影响。
定制开发开源AI智能名片驱动下的海报工厂S2B2C商城小程序运营策略——基于社群口碑传播与子市场细分的实证研究
专注MarTech应用研究与实施方案
06-02 770
【摘要】本研究探讨了AI智能名片与S2B2C商城小程序的融合应用，通过开源架构、AI设计工具和三级分销体系构建商业生态闭环。实践表明：1）智能生成系统提升300%设计效率，用户转化率达8.7%；2）30+风格模板库匹配细分场景需求，社群裂变贡献42%新增用户；3）S2B2C模式实现供应商收入增长210%。研究为工具类产品转型提供"技术+生态"双轮驱动范式，建议延伸至跨境服务、硬件联动等新场景。（149字）
开源是什么？我们为什么要开源？
ZengZiTudor的博客
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20世纪70年代软件与硬件捆绑销售，限制用户权利。1983年理查德·斯托曼发起GNU项目，1985年成立自由软件基金会。1991年Linux内核发布，1998年开源软件运动兴起。该运动诞生诸多重要软件，存在自由与效率等矛盾点，对社会和技术影响深远。
[特殊字符] 革命性AI提示词优化平台正式开源！
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开源数据库MySQL 与 PostgreSQL的巅峰对决。
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MySQL与PostgreSQL深度对比分析 两大开源关系型数据库的核心差异体现在架构设计、功能特性和性能表现上。PostgreSQL采用ORDBMS架构，支持强ACID事务、高级SQL特性和丰富扩展（如PostGIS），在复杂查询、JSON处理和GIS应用中表现优异。MySQL则以轻量级设计见长，适合简单CRUD和高并发读场景。性能测试显示，PostgreSQL在写入吞吐（快90%）和复杂查询稳定性上更具优势，而MySQL在资源消耗和简单查询响应上更佳。选型建议：金融/GIS等强一致性需求选Postgre
Deep Chat：重塑人机对话边界的开源智能对话框架—— 让下一代AI交互无缝融入你的应用
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集成成本高：对接不同AI模型需重复开发接口交互形式单一：多数框架仅支持文本，缺乏音视频等富媒体交互定制能力弱：UI与逻辑耦合度高，难以适配业务场景Deep Chat的诞生直击痛点——通过可插拔架构，提供开箱即用的多模态对话解决方案，同时保持代码轻量与高度可定制。Deep Chat的价值远不止组件库——它正在成为AI交互的底层协议标准。企业对话系统开发周期缩短70%用户会话时长提升55%（多模态驱动）
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为优秀开源库提供免费 API 服务，让开发者无需安装和部署即可直接调用。
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Parquet凭借列式存储、高效压缩、Schema强约束成为大数据生态的核心存储格式： 技术价值：通过减少I/O和计算冗余，实现分析查询数量级加速。 生态兼容性：与50+数据处理框架（Spark/Flink/Presto）无缝集成。 演进趋势：从Hadoop向云原生（如DuckDB、SageMaker）扩展
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恶意PyPI、npm、Ruby组件窃密删库，供应链攻击持续升级。
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智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。
使用 Unstructured 开源库快速入门指南
fydw_715的博客
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Zong_0915的博客
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字节跳动开源图标库：2000+图标一键换肤的魔法
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前缀冲突问题全局安装时若设置，使用图标需写<i-edit/>而非<Edit/>按需加载方案项目体积敏感时，用babel-plugin-import避免全量引入：// .babelrc}]多色图标渲染异常检查fill数组长度：四色图标必须传4个颜色值。
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