【AI驱动】 本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成（RAG）技术，本地部署一个个性化的大模型，实现与网页的交互式对话，检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤，最终构建并运行一个Streamlit应用程序，允许用户输入网页URL，应用程序加载处理网页数据，检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验，通过No Code Builder即可创建AI应用程序。

【AI驱动】 这篇文章详细介绍了大模型的数学原理，包括两个主要章节。第一章节讨论了子章节内容和相关列表，展示了Python代码示例。第二章节探讨了关键点，并提供了JavaScript代码示例。文章还包含图片和代码块，旨在帮助读者深入理解大模型的数学基础。转载来源：微信公众号文章。

【AI驱动】 DeepSeek-V2.5是一个融合了通用对话和代码处理能力的全新开源模型，它保留了DeepSeek-V2-Chat的通用对话能力和DeepSeek-Coder-V2的代码处理能力，并优化了人类偏好对齐。在写作、指令跟随等方面有显著提升，现已在网页端和API全面上线，功能包括Function Calling、FIM补全和Json Output等。DeepSeek-V2.5在安全性和代码能力上也进行了优化，提升用户体验。

【AI驱动】 本文介绍了大模型背后的六大核心技术：1. Transformer模型，采用自注意力机制，有效处理长序列问题，具备并行计算优势，在NLP领域有广泛应用。2. 预训练技术，通过大数据预训练提取语言特征，自监督学习提高模型理解和泛化能力。3. RLHF技术，结合强化学习和人类反馈优化模型行为。4. 模型压缩技术，通过权重裁剪、量化和知识蒸馏减小模型大小，降低计算资源需求。5. 多模态融合技术，结合不同模态数据增强模型感知和理解能力。6.

【AI驱动】 本文介绍了多个行业AI大模型的最新进展，特别关注了金融、教育、医疗和法律领域。在医疗领域，涌现了如DoctorGLM、BenTsao等基于ChatGLM-6B等模型的中文医疗对话模型，通过前沿技术实现了微调和部署。同时，还提供了多个领域的AI模型评测基准，如C-Eval、AGIEval等，为行业模型的性能评估提供了参考。

【AI驱动】 Sealos平台通过其强大的数据库管理能力，使个人能够轻松管理6000多个数据库实例。它解决了传统数据库管理中的复杂性，如资源分配、监控告警、权限管理等，并提供了自动化管理的核心特性，包括一键式部署、高可用架构、备份与恢复等。Sealos与KubeBlocks的结合，使得数据库管理变得简单高效，显著降低了运维成本和复杂度，适合从开发到生产的各类场景。

【AI驱动】 通义万相Wan2.1是一款开源的视频生成模型，具备处理复杂运动、还原物理规律、提升影视质感、优化指令遵循等优势，能满足创作者、开发者和企业用户的高质量视频生成需求。它还支持中英文文字特效生成，适用于广告、短视频等。在VBench评测中以86.22%的总分领先。技术创新包括3D因果VAE、预训练策略、数据链路构建等，实现了视频隐空间压缩和高效编解码。训练策略采用6阶段分步训练法，数据处理关注数据清洗和质量筛选。优化策略涉及显存优化、训练稳定性和多卡扩展性，提升了整体效率。Wan2.1已在多个平台开源，支持主流框架和一键推理部署，降低了开发门槛。

【AI驱动】 本文介绍了如何通过Cursor和Devbox轻松搭建开发环境。使用Sealos的Devbox功能，用户可以一键预配置开发环境并连接数据库，避免繁琐的环境设置。文中详细演示了如何创建数据库及开发环境，并通过Cursor编译器实现Go项目的初始化和数据库操作。Sealos数据库支持多种数据库管理系统，提供高效的管理工具，适合各种开发场景。这种集成化的开发体验，使得开发者能专注于产品实现而非环境配置。

【AI驱动】 DeepSeekMath是一个7B参数的模型，展示了接近GPT-4的数学推理能力，在MATH基准测试中超越了多个30B至70B参数的开源模型。它使用了从Common Crawl提取的120B高质量数学网页数据，并结合了代码领域模型DeepSeek-Coder-v1.5进行初始化训练，以及GRPO强化学习算法来提升对齐效果。实验结果显示DeepSeekMath在中英数学基准测试中表现出色，论文和模型已开源。

【AI驱动】 新型脉冲神经网络（SNNs）作为第三代神经网络，受人脑启发，通过事件驱动的脉冲提供节能计算前景。研究进展集中在学习方法和网络架构上，特别是新兴的脉冲Transformer。这些研究展示了SNNs在实现节能型机器智能系统方面的潜力，并指出了未来发展方向，包括优化训练算法和增强模型可扩展性等挑战。

【AI驱动】 时间序列表示学习是提取和理解时间序列数据中复杂动态的关键。该领域分为基于模型和基于数据的方法，涉及预测、分类等应用。本文全面调查了时间序列表示学习的最新进展，提出了通用框架。介绍了时间序列定义、独特属性和神经架构，探讨了基础块组合、创新设计、学习导向方法、数据为中心方法。评估了典型实验设计，指出了开放挑战和未来研究方向，如时间序列注解、分布迁移适应等。

【AI驱动】 本文全面综述了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，探讨了其在整合文本、图像、视频和音频等数据类型，实现复杂的跨模态理解和生成能力的应用。文章详细介绍了MLLMs的架构、训练方法、实际应用和关键挑战，并讨论了伦理问题和未来发展方向，为研究人员和从业者提供了宝贵的理论框架和实际见解。

【AI驱动】 DeepSeek-VL2是一个功能强大的视觉语言模型，通过DeepSeek-MoE架构和动态切图技术实现视觉能力升级。模型包含梗图解析、视觉定位、视觉故事生成等新能力，并提供3B到27B不同规模版本。训练采用三阶段流程和专家并行策略，实现高效训练。模型和论文已开源，可通过Hugging Face和GitHub下载。DeepSeek-VL2在测评中表现优异，支持动态分辨率图像、图表理解、图像代码生成、梗图识别、视觉grounding和视觉故事讲述等应用。该模型致力于提升视觉能力，推动模型感知和认知能力全方位提升。

【AI驱动】 多智能体大语言模型（MALLM）在对话任务解决中展现出潜力，特别是在复杂推理任务上超越单个模型。研究通过系统评估不同讨论范式下的多智能体系统，发现其在生成任务和问答任务中表现各异。尽管多智能体系统在复杂任务中表现卓越，但在基础任务上存在问题偏移、对齐崩溃和讨论垄断等挑战。MALLM框架提供了一个可定制且模块化的接口，便于研究和测试多智能体LLM的特性与组件，为未来研究提供了新思路。

【AI驱动】 这篇综述文章深入探讨了检索增强型生成（RAG）框架的发展历程、技术架构和未来方向。RAG通过结合检索和生成模型，提高了输出的准确性，尤其是在问答和摘要等知识密集型任务中。文章分析了RAG的15种框架，讨论了它们在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战，并提出了未来研究方向，旨在为NLP领域的研究者和实践者提供一份基础指南，帮助他们更好地理解RAG的潜力及其发展路径。