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RSS订阅原创 一篇文章让你彻底学会Docker的使用！(全文4w+字)
Dockerfile 是一个文本文件，包含了构建 Docker 镜像的所有指令。Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。通过定义一系列命令和参数，Dockerfile 指导 Docker 构建一个自定义的镜像。Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose，您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后，使用一个命令，就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
2025-04-05 07:45:00
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原创 一篇文章带你入门Docker 基础知识，Docker 入门万字详解！新手也能看懂！
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。
2025-04-04 11:30:00
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原创 满满干货！Docker最新安装教程~
Docker 并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的 Linux 内核环境。Docker 实质上是在已经运行的 Linux 下制造了一个隔离的文件环境，因此它执行的效率几乎等同于所部署的 Linux 主机。因此，Docker 必须部署在 Linux 内核的系统上。如果其他系统想部署 Docker 就必须安装一个虚拟 Linux 环境。在 Windows 上部署 Docker 的方法都是先安装一个虚拟机，并在安装 Linux 系统的的虚拟机中运行 Docker。
2025-04-04 10:30:00
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原创 FinMamba：用于股票趋势预测的市场感知增强型多层次 Mamba 模型
结合股票特征与股票间相关性已成为有效的股票走势预测方法，但金融数据面临低信噪比和市场动态复杂性挑战。现有模型未能适应市场条件下股票间关系的动态变化，且难以从长历史数据中提取有益模式，效率和内存消耗问题突出。本文提出FinMamba框架，基于Mamba-GNN，进行市场感知和多层次混合股票走势预测。通过动态图学习股票间关系的变化，结合市场趋势的修剪模块，提升模型适应性。多层次Mamba机制选择性丢弃无关信息，重置状态以高效回忆多时间尺度的历史模式，优化预测。
2025-04-02 09:59:45
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原创 国产AI起号两周就开始自己赚钱了，全球首个“边想边干”的Agent | 免费无限次
什么？！用AI Agent搞的账号，竟然14天，还开始了？？？你没看错，这是真事。据说啊，你只需要跟这个Agent说一个想讨论的话题，例如“怎么选咖啡”、“化妆品成分对比”等等，它就可以自己去小红书、知乎等平台上搜索上百个信源做总结。而且是可以出一个完整报告的那种，可想而知账号是有多**“高产”**了。那么这个Agent，到底是何方AI是也？不卖关子，它就是刚刚发布的新功能——。简单来说呢，就是它会基于一个开放式的问题，然后一边推理一边搜索超多的信源，最后生成相当完整的内容。
2025-04-02 09:58:50
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原创 探域科技如何用扣子 Coze 打造 AI 客服？
在传统电商客服体系中，服务流程通常由智能客服系统与人工客服团队协同完成，并衍生出一系列前后端的配套服务。尽管大模型已经诞生近两年半，目前 AI 客服大都还停留在 SOP 辅助模式或 Copilot 协作模式。“不配置就回复不了”、“机械式单轮问答”、“幻觉问题误导客户”、“无法识别判读意图，答非所问”等问题仍然普遍存在。为了让 AI 客服更智能化，抖音电商客服团队基于扣子Coze 平台，提供了 Agent 模式下的全新解决方案，在 AI 客服场景构建了人机协作的新型服务范式。
2025-04-01 09:56:18
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原创 零基础企业主必看！AI客服落地四步走：省下90%人力成本！保姆级教程来了
一晃眼今年第一个季度马上就结束了，年初DeepSeek这波刷屏算是给国内AI市场整了波大的，C端用户玩得飞起，B端老板们也开始拍桌子：“这玩意儿必须搞进业务里！”要说企业里哪个场景能最快见效？AI客服必须榜上有名——毕竟谁还没被“人工智障”气到摔手机呢？想想看，之前的那些传统智能客服有多离谱？今年315晚会还直接扒了底裤：话术库里的复读机、永远在迷宫的转人工按钮、遇到复杂问题就装死的机械应答… 说白了就是个带语音包的树洞，别说解决问题，能把客户血压稳住都算超常发挥。
2025-04-01 09:53:19
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原创 第一个免费可用的智能Agent产品全量上线，中国公司智谱打造，推理模型比肩R1
国产 AI 领域，从今天起有了既能深度研究又能动手操作的自主智能体产品。这款神器叫做，来自中国公司智谱。我们来看一个非常经典的案例：只需要输出你想讨论的话题，AI 就能自动去小红书、知乎等平台上深度查询、总结完整报告，并转化为面向大众的传播内容。「起号」，从未如此简单高效：3 月 31 日，智谱官宣了新一代 Agent 产品「AutoGLM 沉思」。相比于此前 OpenAI 的 Deep Research 等产品，**「动手能力」**是 AutoGLM 沉思最大的亮点之一。
2025-03-31 21:53:51
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原创 学术分享丨Agent太火！看这一篇综述，知识就不会学杂了
火，Agent可太火了！关于Agent的进展俯拾皆是，根本看不过来……但怎么让它真正变强，看过来——这篇综述可能能帮你厘清很多问题：来自华东师大和东华大学的研究团队发表了“（大模型智能体的优化方法综述）”，首次从系统化视角对LLM智能体优化策略进行了全面梳理与分析。与。前者包括基于监督微调、强化学习（如PPO、DPO）以及微调与RL结合的混合策略，重点讨论了轨迹数据构建、奖励函数设计、优化算法等关键模块。
2025-03-29 11:46:23
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原创 GPT-4o “吉卜力”爆火，Prompt、SD 白学了？！大模型能力进化碾压一切
ChatGPT 的新 AI 图像生成功能上线仅两天，社交媒体上便已充斥着以日本动画工作室吉卜力风格的 AI 生成梗图，埃隆·马斯克、《指环王》和美国总统唐纳德·特朗普都没“逃过”，甚至 OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼也将他的新头像设置为吉卜力风格的图片。（吉卜力工作室以制作《龙猫》和《千与千寻》等热门影片而闻名。大量用户正在将现有的图像上传到 ChatGPT，并要求聊天机器人以新的风格重新创作这些图像。
2025-03-29 10:21:52
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原创 阿里开源首个全模态大模型Qwen2.5-Omni！ 蚂蚁开源Ling模型，国产芯片训练成本降低20%
3 月 27 日凌晨，阿里通义千问团队开源全新多模态大模型。是一个端到端的多模态大语言模型，能够理解文本、音频、视觉和视频，并进行实时语音生成。现在，开发者和企业可免费下载商用 Qwen2.5-Omni，手机等终端智能硬件也可轻松部署运行。简单来说，，7B参数就能完成看、听、说、写， 把「语音聊天 + 视频聊天」都实现了。图：Qwen 2.5-Omni 是一个端到端的多模态大语言模型在具体技术上，采用了通义团队。
2025-03-29 10:20:21
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原创 【开源】Dify+RAGFlow强强联合：知识库精准度飙升，PDF表格秒变结构化数据！
RAGFlow可解析PDF、扫描件、表格等复杂格式，自动识别布局并提取结构化数据，弥补Dify原生解析短板。通过多路召回、重排序优化策略，RAGFlow显著提升答案准确性。例如，扫描版PDF表格的解析完整度提升40%以上。Dify支持向量检索、全文检索、混合检索（推荐），结合RAGFlow的API调用，实现“非结构化数据+语义匹配”的双重优势。- 克隆源码并启动Docker容器（需CPU≥4核、内存≥16GB）。- 记录RAGFlow的API地址（如）和API Key。- 修改.env。
2025-03-28 11:34:03
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原创 通过多智能体对话大型语言模型提升诊断能力 - 华西医院、四川大学等
大型语言模型（LLMs）在医疗保健任务中展现出潜力，但在复杂的医疗场景中面临挑战。我们开发了一个用于疾病诊断的多代理对话（MAC）框架，受到临床多学科团队讨论的启发。使用302个罕见病例，我们评估了GPT-3.5、GPT-4和MAC在医学知识和临床推理方面的表现。在初次和后续咨询中，MAC的表现均优于单一模型，诊断准确率更高，建议的检测项目也更多。当使用四个医生代理和一个监督代理，以GPT-4作为基础模型时，取得了最佳性能。MAC在重复运行中表现出高度一致性。
2025-03-28 11:33:26
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原创 Agent驱动产品研发管理：从此多了个AI产研助手，效率杠杠的！
这个结合大模型技术的产品研发管理系统，展示了AI如何真正赋能企业核心业务流程。它不仅是一个工具，更是产品团队的智能助手和决策支持系统。在当前AI技术快速发展的背景下，我们有理由相信，未来的产品研发将更加智能化、高效化。通过将大模型技术与特定业务场景深度结合，我们可以释放AI的真正价值，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。如果你是产品经理、研发团队负责人，或者对AI赋能企业感兴趣，不妨尝试构建类似的系统，探索AI在你的业务场景中的应用可能。
2025-03-27 11:17:51
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原创 LORA 微调大模型：从入门到入土。从零基础到精通，收藏这篇就够了！
模型在训练集表现优异（如 98% 准确率），但在验证集/测试集显著下降（如 70%），这种现象称为过拟合。本质是模型过度记忆了训练数据中的噪声和特定模式，导致泛化能力下降导致模型过拟合.
2025-03-27 11:15:21
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原创 TxAGENT：基于多模态自适应模型的精准医学治疗智能体 - 哈佛医学院&MIT等
精准治疗需要多模态自适应模型来生成个性化治疗建议。我们介绍了 TXAGENT，一种人工智能代理，它利用多步骤推理和实时检索生物医学知识，在包含 211 个工具的宝库中分析药物相互作用、禁忌症以及患者特定的治疗策略。TXAGENT评估药物在分子、药代动力学和临床层面的相互作用，根据患者的共病和同时使用的药物识别禁忌症，并根据个体病人的特征（包括年龄、遗传因素和疾病进展）定制治疗策略。TXAGENT从多个生物医学来源检索并综合证据，评估药物与病人病状的相互作用，并通过迭代推理完善治疗建议。
2025-03-25 15:45:27
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原创 IEEE Trans｜基于大语言模型的强化学习综述：概念、分类和方法
1. 首次系统性地定义和综述了基于大语言模型增强的强化学习这一新兴领域，提出了完整的概念分类框架。2. 基于智能体-环境交互范式，将大语言模型在强化学习中的作用分为信息处理器、奖励设计器、决策者和生成器四类，并详细分析了每种角色的方法、优势和挑战。
2025-03-18 10:46:20
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原创 可解释人工智能在工业智能诊断中的挑战和机遇：归因解释
（一）基于注意力机制的归因解释人类视觉系统在观察外界信息时，会自动聚焦于感兴趣区域并抑制不相关的信息。基于深度学习的注意力机制类似于人类视觉系统，可以从输入信息中筛选出利于模型预测的特征并赋予其更高的权重。基于注意力机制的事后可解释方法通过可视化注意力权重解释信号特征对模型决策的贡献。具体来讲，在深度网络中融入注意力机制，在训练过程中通过反向传播算法优化网络，注意力权重会自适应为输入信号的特征分配权重。
2025-03-18 10:31:36
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原创 智能体检索增强生成(Agentic RAG)综述：背景、模型、框架、测试、展望
大语言模型（LLMs）凭借生成类人文本和进行自然语言理解的能力，彻底改变了人工智能（AI）领域。然而，它们对静态训练数据的依赖，限制了其应对动态实时查询的能力，导致输出结果可能过时或不准确。检索增强生成（RAG）作为一种解决方案应运而生，它通过集成实时数据检索来增强大语言模型，以提供与上下文相关的最新回复。尽管传统RAG系统前景广阔，但受限于静态工作流程，缺乏多步推理和复杂任务管理所需的适应性。智能体检索增强生成（Agentic RAG）通过将自主人工智能智能体嵌入RAG流程，克服了这些限制。
2025-03-17 21:21:16
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原创 97页PPT｜现代农业全产业链端到端解决方案：产业链分析、产业链整合、现代农业TOGAF架构实践、产品方案要点、功能演示
一、行业发展趋势分析随着现代农业的快速发展，行业正经历着深刻的变革。现代农业不仅依赖于机械、化肥、燃料、电力等各种形式的工业辅助能，还广泛采用现代科技和管理理论与方法，实现了生产效率的显著提升。这一过程主要体现在两个方面：一是农业生产的物质条件和技术的现代化，包括农业生产机械化、电气化、信息化、生物化和化学化；二是农业组织管理的现代化，实现了农业生产的专业化、社会化、区域化和企业化。中国农业产业化趋势也备受关注，食品安全、人身健康、自然环境、营养成分、消费体验等方面成为消费者关注的焦点。
2025-03-17 21:12:35
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原创 最新「大模型简史」整理！从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）
语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。
2025-03-14 10:57:01
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原创 解析大模型常用微调方法：P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA 零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！
预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识，但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的，这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果，比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识性问题时表现的非常出色，但在物理、化学或编程等专业性问题上往往变的傻了吧唧。怎样让大模型更好地适用于特定场景？此时我们就需要利用特定任务的数据集来进一步训练模型，通过模型精调让全能型大模型变的专而精。这种针对性的精调训练能够使模型更加专注于目标任务的特征，从而提高其在特定任务上的准确性和效率。
2025-03-14 10:56:11
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原创 论文浅尝 | DPCL-Diff：基于双域周期对比学习的图节点扩散模型的时间知识图推理（AAAI2025）
本文提出了一种基于双域周期对比学习的图节点扩散模型的时态知识图推理方法。该方法旨在缓解由于时间轴上的新事件相互作用有限而导致的预测困难。通过图节点扩散生成图数据来增强新的事件推理，其中引入噪声并调整以模拟现实世界的事件机制，从而产生更好地反映实际分布的样本。此外，通过双域周期对比学习，将事件实体映射到庞加莱空间和欧几里得空间，有效区分周期和非周期事件，提高了时间知识推理任务的性能。大量的实验证明了DPCL-Diff在公共时态知识图数据集上的推理优势和有效性。
2025-03-13 10:31:23
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原创 从国内爆红到国际冷场：Manus能否成为下一个DeepSeek？
Manus的崛起为国产AI智能体带来了新的希望，但其未来发展仍需在技术创新、生态圈融入和国际市场拓展等方面持续努力。如果能够克服这些挑战，Manus或许真的能够成为媲美DeepSeek的“国货之光”。
2025-03-13 10:15:24
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原创 从爆火到爆雷，Manus究竟做错了什么？
Manus团队犯下的错，都是AI创业者要避开的雷！3月6日，Manus以“全球首款通用型智能体”之名引发轰动。演示视频展示了其惊人的自主任务执行能力，能够快速筛选简历、分析股票走势，甚至一度让人们相信AI智能体的“GPT时刻”即将到来。内测阶段，其邀请码竟被炒至10万元，甚至有人怀疑这是一场“饥饿营销”。然而，3月10日，Manus却被人“扒光了底裤”。
2025-03-12 11:58:14
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原创 大模型进化史：从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的进化之路
语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。
2025-03-12 11:12:36
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原创 牛！6个大模型的核心技术！
一、TransformerTransformer 是大模型的底层模型。在深度学习的早期阶段，循环神经网络（RNN）是处理序列数据的常用方法。尽管RNN及其变体在某些任务上表现良好，但它们在处理长序列时容易遇到梯度消失和模型退化问题。为了解决这些问题，Transformer模型被提出。而后2020年 OpenAI首次提出**“规模定律”**,指出模型的性能随着参数量、数据量、训练时长的指数级增加而呈现出线性提升,并且该提升对架构和优化超参数的依赖性非常弱[7]。
2025-03-12 11:08:40
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原创 大模型学习路线（超全面！超详细！）收藏这一篇就够了！从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
在深度学习领域，"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量，即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说，大模型可能包含数百万到数十亿的参数。
2025-03-10 20:15:55
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原创 掌握推理大模型？这几个学习关键别错过，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
学习推理大模型（如GPT-4、PaLM、LLaMA等）需要结合深度学习、自然语言处理（NLP）和逻辑推理的知识。：掌握线性代数、概率统计、微积分（如梯度下降）、信息论（如交叉熵）。：熟练使用Python，学习PyTorch或TensorFlow框架。：理解经典算法（如动态规划、搜索算法）和机器学习基础（如监督学习、无监督学习）。学习传统模型（如线性回归、SVM、决策树）。掌握深度学习基础：神经网络、反向传播、CNN/RNN、注意力机制。
2025-03-10 20:14:42
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原创 阿里QwQ-32B：以小博大，重新定义AI推理的天花板
QwQ-32B不仅是一次技术突破，更是一场思维革命。它证明：AI的未来未必属于“巨无霸”，高效、精准且开放的小模型，同样可以掀起惊涛骇浪。
2025-03-08 10:49:20
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原创 离了个大谱！阿里QwQ-32B追平DeepSeek R1满血版，测试中还把普通版Claude打败了
阿里干了一件离了大谱的事情：QwQ-32B直接拉到和DeepSeek R1满血版快齐平的高度。仅有32B参数量的模型，居然能在多个关键基准测试上与671B参数的DeepSeek R1满血版表现相当！问题是还集成了Agent相关能力！这些成绩几乎拉开了与o1-mini一个身位的差距，在某些方面甚至与DeepSeek R1的全尺寸版本不相上下。就在GPT4.5刚刚证明传统路线可能即将撞墙之际，阿里给我们带来了强有力的证据：强化学习（RL）路线远远还没到头。为什么会这么牛逼呢？
2025-03-08 10:40:10
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原创 「国产AI之光」Manus爆火：90后小伙四次踩中行业风口
就在昨天凌晨，。团队介绍，Manus的性能超越OpenAI的同类大模型产品。和DeepSeek引发的轰动类似，Manus炸得AI圈人仰马翻。目前火爆到“一码难求”，Manus有何神通？创始人是哪位神秘人物？其实，市面上的AI助手早就层出不穷，但Manus是全球首款真正意义上的通用AI Agent。Manus的名字源于拉丁语，取自MIT（美国麻省理工学院）校训 “Mens et Manus”，意为“知识与实践结合”，它的应用场景覆盖很广，能写PPT、分析股票、找房子……俨然一个360度助手。
2025-03-07 16:42:28
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原创 劲爆！Manus开源版发布，3分钟构建本地赛博打工人~
大家好，昨天manus一下子爆火全网，不得不说monica公司在套壳和营销上真有东西，其实agent一直都存在，不过确实一直没有一个强大的通用Agent出现。而且是能够实时可视化的看到AI的一举一动，这个体验是前所未有的！不过manus目前还在内测阶段，需要邀请码才能使用。从昨天早上开始，manus的服务器就崩了（一直卡顿，进都进不去）到昨天晚上我才提交上排队申请，，，manus地址：https://manus.im而更离谱的是已经有人把manus邀请码炒到了5000块天价！
2025-03-07 16:34:32
1043
原创 Manus AI回应爆火：低估了大家的热情
3月6日，由中国团队开发的AI智能体Manus，因被称为“全球首个通用Agent”而爆火网络。众多网友彻夜蹲守邀请码，二手平台上一个邀请码已被炒至5万元，引发热议。6日下午，Manus AI合伙人张涛发文回应称：“目前采取邀请码机制，是因为此刻服务器容量确实有限，不得已而为之，团队也熬夜搞了一整天了。希望在接下来的时间里能让更多处在waitlist中的用户优先体验Manus。”张涛表示，“恳请大家对一家几十人的创业公司多一点包容和理解，团队正在全力输出，让大家早日体验上更好的产品。
2025-03-06 20:01:00
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原创 如何看待“首个真干活”AI—Manus？
今日凌晨，一款通用AI Agent产品「」正式发布。GAIA评分已超越OpenAI的DeepResearch，成为GAIA评分第一。这一产品以“数字代理人”自居，宣称能独立完成复杂任务并交付完整成果，迅速成为科技圈的焦点。与 Manus 同步出圈的还有一段长达四分钟的演示 demo。在这些案例中，Manus完全自主地完成从规划到执行的全流程，展示了真正的Agent能力，而非简单的助手功能。那么，当AI不仅拥有强大的思考能力，还具备高效的执行力时，将会带来怎样的变革？关于Manus，你怎么看？
2025-03-06 19:54:45
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原创 Langchain+DeepSeek R1从入门到精通
LangChain 是一个专为构建基于大语言模型（LLMs）的应用而设计的强大框架。它可以帮助开发者高效地创建智能对话、搜索、数据处理、代码生成等 AI 相关应用。本文将从基础概念入手，逐步深入，帮助你全面掌握 LangChain 的核心能力。1. LangChain 简介1.1 什么是 LangChain？LangChain 是一个 Python 和 JavaScript（TypeScript）库，旨在简化 LLM 的开发流程。
2025-03-06 11:41:10
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原创 “计算机界诺贝尔奖”官宣！ACM图灵奖授予强化学习领域的两位奠基人
*？**人工智能（AI）领域通常涉及构建智能体（agents），即感知和行动的实体。更智能的智能体是指选择更好行动方案的智能体。因此，一些行动方案相较其他更好的概念是AI的核心。
2025-03-06 10:22:01
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原创 北京大学《DeepSeek系列-提示词工程和落地场景》（附下载）
DeepSeek作为国产大模型的佼佼者，在人工智能领域引发广泛关注。本报告围绕其展开深度剖析，涵盖模型优势、使用方法、提示词技巧及多元应用场景，为读者全面呈现DeepSeek的强大功能与应用价值。1. 模型优势显著：DeepSeek大模型核心技术取得突破，推理能力跃升，能精准处理复杂任务，覆盖多模态场景，综合性能位居全球第一梯队，与国际顶尖模型对标。在训练成本上仅557万美元，推理成本降低83%，极大地减轻了企业负担。同时，其全量开源训练代码等，推动社区协同创新，且技术自主，有力促进了国产化生态的繁荣。
2025-03-05 10:19:10
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原创 大模型微调（Fine-Tuning）教程，大模型微调零基础入门到精通，看这一篇就够了！
💡建议严格按照此流程来，不要跳步，不然可能会做无用功。比如如果没有好好构建数据集，最后发现微调模型效果不佳是数据集的问题，就事倍功半了。
2025-03-05 10:11:18
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