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原创 2025年-波澜壮阔的AI大模型科技盛宴
2025年AI大模型发展进入深度融入产业的关键阶段，呈现出三大特征：技术突破从规模竞赛转向范式创新，可验证奖励强化学习（RLVR）和多模态模型推动认知能力跃升；产业应用从概念验证走向价值落地，在金融、医疗、教育等领域实现规模化部署；竞争格局从巨头垄断演变为"通用底座+垂直应用"的生态协同，开源模型加速技术普惠。同时，行业面临数据隐私、算法偏见等挑战，未来将朝着更智能、更通用、更协同、更可信的方向发展，推动AI从"工具"向"伙伴"转型。
2025-12-27 14:40:34
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原创 【狂飙全模态】灵曦星灿视频助手-影视级音画同步视频生成
字节跳动Seed团队推出的Seedance 1.5 Pro音视频创作模型，通过原生音画同步、电影级质感和多场景适配三大突破，实现零门槛影视级创作。该模型支持文生视频、图生视频等多种生成方式，具备毫秒级音画对齐、专业运镜效果和高效叙事能力，可广泛应用于个人创作、企业生产和教育领域。用户通过简单三步即可生成有声视频，大幅降低专业创作门槛。目前已在豆包APP和火山引擎平台开放体验，提供API接入服务。
2025-12-24 17:39:56
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原创 【狂飙全模态】CosyVoice3入门及实战（一键启动）
CosyVoice3是一款基于大语言模型的高质量多语言文本转语音（TTS）系统，支持跨语言语音克隆、发音控制和流式推理。最新版本Fun-CosyVoice 3.0在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上全面超越前代，支持9种主流语言和18+中文方言，具备低延迟（150ms）和指令驱动功能。用户可通过一键启动脚本或手动安装快速体验，还提供Docker部署、vLLM和TensorRT-LLM加速方案。评估显示其CER/WER指标优于多数商业系统，尤其在高难度场景表现鲁棒。
2025-12-20 13:54:52
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-Wan2.1文图生视频实战部署-ComfyUI篇
本文介绍了在ComfyUI上部署Wan2.1文生视频和图生视频模型的实战方法。主要内容包括：1）在魔搭Notebook中通过终端安装ComfyUI及依赖；2）下载文生视频模型组件并配置工作流；3）本地部署图生视频工作流所需的硬件检查与安装步骤。文章详细演示了从环境搭建到工作流运行的全过程，包含常见问题解决方案，如Git克隆失败的处理方法。通过本教程，读者可以掌握在ComfyUI平台上实现文本/图像到视频生成的核心技术流程。
2025-12-19 11:34:58
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-Wan2.1文生视频实战部署-Gradio篇
本文介绍了在魔搭社区免费GPU上部署Wan2.1文生视频模型的WebUI界面的完整流程。主要内容包括：1）通过魔搭社区提供的Notebook脚本快速搭建独占算力通道；2）LoRA模型的应用方法；3）模型组件下载与参数配置说明。教程详细展示了从环境搭建到最终生成视频的全过程，并提供了DiffSynth-Studio开源引擎的安装指南。用户可通过该方案独享GPU资源，灵活调整参数，实现个性化的文生视频创作体验。文中包含多个操作截图和关键参数说明，适合开发者快速上手实践。
2025-12-18 09:26:57
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能视频生成助手
"狂飙AGI-智能视频生成助手"是基于阿里云百炼平台开发的AI视频生成工具。项目通过调用DashScope的VideoSynthesis API实现文本到视频的自动生成功能。使用流程包括：1) 获取阿里云API Key；2) 配置Python虚拟环境；3) 实现核心视频生成功能；4) 构建Gradio交互界面。系统支持自定义视频分辨率(1920*1080等)和模型选择(wan2.2-t2v-plus)，用户只需输入文本描述即可快速生成对应视频。
2025-12-10 17:41:44
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能语音助手
"狂飙AGI-智能语音助手"项目基于阿里云百炼API开发，提供文本转语音功能。项目实现了通过Gradio构建交互界面，支持多种音色选择（如知性女声、甜美女声等），并可调节语速(0.5-2.0)和音调(0.5-1.5)。核心代码使用DashScope的qwen-tts模型进行语音合成，包含音频下载进度条显示功能。用户只需输入文本、选择参数即可生成自然语音，适用于多种语音合成场景。项目环境配置简单，依赖Python 3.10及相关库包，通过API Key即可快速接入阿里云语音服务。
2025-12-10 17:39:59
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能代码生成助手
本文介绍了基于阿里云百炼平台开发的"狂飙AGI-智能代码生成助手"项目。该项目利用通义千问Qwen2.5-Coder模型，通过自然语言描述自动生成Python代码。文章详细说明了环境配置步骤，包括获取API Key和创建虚拟环境，并提供了完整的代码实现，展示了一个基于Gradio的交互式界面。用户只需输入代码需求描述，系统即可返回相应的Python代码实现，支持快速排序、二分查找等常见算法示例。该项目为开发者提供了高效的代码生成工具，可显著提升编程效率。
2025-12-09 17:13:40
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能图文理解助手
本文介绍了基于智谱GLM-4V模型的智能图文理解助手开发过程。项目通过智谱API获取访问权限，使用Python搭建开发环境，实现了图像base64编码和AI分析功能。核心代码包含图像编码转换、API调用接口和Gradio交互界面构建，最终形成一个可上传图片并获取AI分析结果的Web应用。该工具能够理解图片内容并回答相关问题，展示了多模态AI在图像理解领域的应用潜力。
2025-12-03 10:28:52
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能图像生成助手
基于智谱AI的CogView模型，提供便捷的文字转图像功能。项目通过Gradio构建交互界面，用户输入文字描述即可生成1024x1024分辨率的精美图像。实现步骤包括：1)获取智谱API Key；2)配置Python虚拟环境；3)编写图像生成核心代码；4)设计用户友好界面。该工具支持多种风格图像生成，并提供示例提示词参考，适合创意设计、艺术创作等场景使用。
2025-12-03 10:25:07
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原创 【狂飙全模态】狂飙AGI-智能答疑助手
本文介绍了"狂飙AGI-智能答疑助手"项目的开发过程，包括智谱API Key获取、虚拟环境配置和代码实现。项目基于GLM-4模型，通过Gradio构建交互界面，实现了一个具有对话记忆功能的智能问答系统。关键步骤包括API配置、Chatbot类设计、对话处理函数实现以及界面交互逻辑搭建，最终形成一个完整的AI助手应用。
2025-12-02 21:08:40
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原创 【项目】基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建
本文提出基于多模态信息抽取的中餐菜品知识图谱构建方法，针对现有食品分析研究存在的细粒度标注不足和跨模态关联模糊等问题，创新性地构建了首个大规模中餐跨模态食材数据集CMIngre。该数据集包含8,001组多源样本，标注了429种中式食材和95,290个精准边界框，并建立了层次化食材分类体系。研究提出食材检测和跨模态检索两项核心任务，通过边界框融合与过滤策略优化检测性能，并创新性地融合单个食材语义与组合关系进行检索。实验结果表明，所提方法在中餐细粒度理解任务中具有显著优势，为食品智能分析提供了可靠的技术基础。
2025-11-28 10:53:45
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原创 【AGI】AI大模型持久战
中国AI大模型发展迅猛，DeepSeek R1与OpenAI比肩，开源策略推动技术追赶。文心5.0实现全模态创新，字节跳动Seedream 3.0媲美Midjourney。美国Anthropic禁令下，智谱等企业快速响应，提供无缝替代方案。Gemini 3.0发布凸显基座模型重要性。中国AI需持续突破技术瓶颈，保持开放优势，在中美"斗而不破"的竞争中走出自主道路。
2025-11-19 14:49:51
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原创 【Agent】Agent各模块基本原理及代码实现
本文介绍了Agent系统中两大核心模块的工作机制：Memory模块通过对话缓冲窗口、摘要和混合模式处理长上下文，并实现记忆持久化；规划模块采用反思机制（Reflection）优化决策过程，结合SmartLLMChain实现智能推理，同时解析了CoT（思维链）原理及FewShot/ZeroShot/Auto等变体。系统通过多模式记忆管理和规划策略提升交互质量，为AI智能体开发提供技术参考。
2025-11-17 11:41:44
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原创 【Agent】AI Agent架构趋势及演进
本文系统介绍了AI Agent架构的发展趋势和技术框架，涵盖单Agent与多Agent系统设计、提示词工程与上下文管理、SpringAI开发框架等关键技术。重点阐述了AI原生应用参考架构，包括Nacos配置管理、Higress AI网关、RocketMQ会话状态管理等核心组件解决方案。同时深入探讨了AI应用可观测性体系，包含OpenTelemetry全链路追踪、关键指标监控以及基于LoongSuite开源工具的数据采集评估方法，为构建高效可靠的AI应用提供了全景式技术参考。
2025-11-13 17:18:02
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原创 【AIGC】大模型面试高频考点19：常见的17种RAG方案
本文系统梳理了当前主流的检索增强生成（RAG）技术体系，从基础分块到高级优化方法共分为四大类：1）基础分块与语义优化，包括简单切块、语义切块和上下文增强；2）检索优化与重排序，涵盖文档增强、查询转换和重排序技术；3）智能路由与自反思机制，如反馈闭环和自适应RAG；4）结构化与多源融合，包括知识图谱等。文章通过具体示例和评估结果(0.2-0.86分)展示了不同技术的实现难度与应用场景，其中自适应RAG评分最高(0.86分)，适用于复杂多变的业务场景。
2025-10-30 09:25:56
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原创 【RAG】Agentic RAG架构的基本原理与应用入门（四）：Agentic RAG
Agentic RAG（智能体增强检索生成）是传统RAG框架的升级版本，通过引入智能体（Agent）实现更智能的检索决策和交互。该架构结合了传统RAG的知识库检索和Web搜索等外部工具，形成一个动态决策系统。文章通过Python代码示例展示了如何构建包含本地知识库检索和实时网络搜索的Agentic RAG系统，并演示了其处理不同查询时的智能路由能力。该系统能根据问题类型自动选择检索方式，如查询"AI Agent是什么"时会优先调用本地知识库，而询问"OpenAI最新新闻&quo
2025-10-19 08:02:10
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原创 【RAG】Agentic RAG架构的基本原理与应用入门（三）：使用LangGraph实现ReAct代理
本文介绍了如何使用LangGraph框架从零开始实现ReAct代理。首先讲解了LangGraph与LangChain的关系及其优势，接着详细展示了实现步骤：1）导入依赖包并定义Agent状态；2）通过SerperAPI实现实时联网检索工具；3）构建包含工具节点、模型节点和路由的工作流；4）定义问答流函数并进行测试。文章包含完整的代码示例，包括工具函数定义、工作流构建和测试验证，为开发者提供了实现AI代理的实用指南。
2025-10-18 08:41:06
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原创 【RAG】Agentic RAG架构的基本原理与应用入门（二）：什么是AI Agent
本文介绍了AI Agent的基本概念、架构及其核心思想ReAct框架。AI Agent是一个动态循环系统，能够感知环境、处理信息并采取行动，适用于自然语言处理等场景。其基本架构包括环境感知、大脑处理（存储记忆知识和决策制定）和行动输出。ReAct框架结合推理和行动，通过思想-行动-观察循环提升模型的准确性和适应性。文章还展示了AI Agent的开发方法，包括手动、框架以及两者结合的方式。整体上，AI Agent通过不断学习和调整，实现了更智能的任务处理能力。
2025-10-18 08:40:41
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原创 【RAG】Agentic RAG架构的基本原理与应用入门（一）：RAG的基本原理及实现
Agentic RAG是2024年AI领域的重要突破，通过将传统RAG（检索增强生成）与AI Agent技术结合，解决了复杂查询和多步骤推理的难题。传统RAG依赖两阶段流程（检索+生成），但存在信息冗余和Token限制问题。Agentic RAG引入自主代理机制，使系统能主动规划决策，动态优化检索过程。实践表明，采用LangChain等框架结合手动开发是最佳方案，其核心在于文档切分、向量检索与大模型生成的高效协同。该技术显著提升
2025-10-17 15:50:34
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原创 【RAG】大模型RAG—从入门到起飞
本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的原理与应用，重点分析了其核心组件和实现流程。RAG通过结合检索与生成模块，有效解决了大语言模型可能产生的信息不准确、知识滞后等问题。文章详细讲解了文本向量化模块的创建方法，特别是OpenAI最新发布的Embedding模型text-embedding-3-small和text-embedding-3-large的性能特点与调用方式。最后阐述了RAG系统的基本工作流程：索引构建、文档检索和条件生成，展示了如何通过检索增强来提升大模型输出的准确性和可追溯性。
2025-10-17 14:55:20
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原创 【具身智能】具身机器人VLA算法入门及实战（四）：具身智能VLA技术行业进展
具身智能VLA技术行业进展摘要 本文综述了具身智能VLA（视觉-语言-动作）技术在自动驾驶领域的最新进展。理想汽车发布了基于VLA的技术报告；小鹏汽车宣布研发VLA基座模型和世界模型，并拥有10EFLOPS算力；元戎启行计划年内推出基于英伟达Thor芯片的VLA量产车型；小米汽车与华中科技大学提出ORION框架，解决端到端自动驾驶的因果推理瓶颈。文章还列举了包括RT-2、OpenVLA等在内的关键VLA研究论文，展示了该技术在机器人控制、自动驾驶等领域的广泛应用和发展趋势。
2025-10-16 00:53:48
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原创 【具身智能】具身机器人VLA算法入门及实战（三）：VLA经典模型架构
VLA模型技术进展综述 当前视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人控制和自动驾驶领域取得重大突破。谷歌DeepMind的RT-2通过动作文本化编码和联合微调策略，实现跨模态统一表示。OpenVLA作为首个开源VLA模型，显著降低技术门槛。OpenDriveVLA针对自动驾驶设计层次化视觉-语言对齐方法，提升语义理解能力。Figure.AI的Helix模型以200Hz高频控制刷新性能记录，采用快慢双系统架构。研究还提出双过程VLA模型优化计算效率，以及CoVLA数据集推动自动驾驶长尾场景突破。理想汽车的Dri
2025-10-16 00:46:23
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原创 【具身智能】具身机器人VLA算法入门及实战（二）：VLA技术概述
VLA（视觉-语言-动作模型）是一种融合视觉感知、语言理解和动作执行的多模态大模型，将动作作为直接输出，实现与物理世界的智能交互。相比VLM（视觉-语言模型），VLA在自动驾驶、机器人等领域具有更高上限，但面临数据不足、多模态对齐困难、模型复杂度高等挑战。训练数据量级不足且多样性有限，图像、语言和动作的异质模态难以同步对齐，三模态联合建模导致参数爆炸和推理速度下降。尽管Google RT-2等进展展示了潜力，VLA技术仍处于发展初期，需解决数据采集、模态对齐和模型优化等关键问题。
2025-10-15 09:13:58
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原创 【具身智能】具身机器人VLA算法入门及实战（一）：具身智能系统及VLA
本文介绍了具身智能系统及VLA算法的入门知识。主要内容包括：1）常见具身智能系统架构；2）数据获取方式（Isaac Sim、Mujoco等平台）和数据增强方法；3）感知系统设计；4）具身智能学习方式；5）工业机器人应用需求；6）VLA架构及开源项目（如智元机器人、Openloong、UMI等）；7）机器人操作实际案例。重点解析了VLA（Vision-Language-Action）算法框架及其在机器人控制中的应用，展示了多个开源项目的技术特点，为具身智能研究和实践提供了系统性参考。
2025-10-15 09:07:20
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原创 【项目】Celery：构建高可用分布式任务队列系统
Celery是一个Python编写的分布式任务队列系统，用于高效处理异步任务和后台作业。其核心架构包括客户端、消息代理（如RabbitMQ/Redis）和执行任务的工作者。通过@task装饰器定义任务，支持异步调用(delay/apply_async)和定时任务(Beat)。Celery提供任务重试、速率限制、优先级队列等功能，并可配置结果存储后端。典型应用场景包括邮件发送、数据处理等耗时操作，帮助提升系统响应速度和扩展性。
2025-09-25 21:41:26
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原创 【AIGC】大模型面试高频考点18-大模型压力测试指标
大模型压力测试需关注LLM特有指标和通用性能指标。LLM特有指标包括TTFT（首字时间）、TPOT（每令牌时间）和TPS（每秒生成token数），直接影响用户对生成效率和流畅性的感知。通用性能指标涵盖响应时间分布（p50/p95/p99）、QPS（每秒请求数）、错误率、吞吐量和资源利用率（CPU/GPU/内存/网络），反映系统稳定性与承载能力。压测需结合具体场景，通过监控工具收集数据，确保大模型服务满足性能需求。
2025-09-21 21:52:24
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原创 【项目】Youtu-Agent+Youtu-GraphRAG重塑AI智能体与知识推理未来
腾讯优图实验室开源了Youtu-Agent智能体框架和Youtu-GraphRAG知识推理框架，形成"AI王炸组合"。Youtu-Agent支持多模态感知和复杂任务执行，性能强劲且易于使用；Youtu-GraphRAG通过创新的四层知识树架构，显著提升知识检索效率和准确性。二者协同实现"行动+思考"的AI能力，适用于企业知识库、科研分析等场景。该开源方案展现了国产AI技术的突破性进展，为开发者提供了高效、低成本的AI应用构建方案。
2025-09-21 10:17:39
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原创 【AI推理部署】服务化部署篇01—FastAPI
FastAPI是一个基于Python 3.6+的高性能异步Web框架，具有编码快、Bug少、直观简单等特点。它基于Pydantic进行数据验证，Starlette处理异步请求，Uvicorn作为ASGI服务器。快速创建应用时，使用@app.get装饰器定义路由，支持路径参数和查询参数，并自动生成交互式API文档。安装只需pip install fastapi，运行命令uvicorn main:app --reload启动开发服务器。FastAPI兼容同步和异步模式，简化了Web API开发流程。
2025-09-14 11:57:24
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原创 【AI推理部署】Docker篇03—Docker容器和镜像操作
本文总结了Docker镜像和容器的主要操作命令。镜像操作包括查看、搜索、下载、运行、删除、保存和加载镜像的命令示例。容器操作则涵盖查看、启动/停止、删除、进入容器以及容器导出/导入等常用命令，并对比了attach和exec两种进入容器方式的区别。文中提供了详细的命令语法和参数说明，如docker images查看镜像、docker run运行容器、docker rm删除容器等，帮助用户快速掌握Docker的基本操作。
2025-09-14 10:41:58
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原创 【项目】多模态RAG—本地部署MinerU实现多类文档解析
【摘要】开源工具MinerU由OpenDataLab团队开发，支持本地部署实现多类文档（PDF/Word/Excel/图片等）解析，可保留原始格式并转换为Markdown/JSON。该工具具备OCR识别、表格/公式转换、多语言支持等功能，适用于RAG、文档数字化等场景。项目通过API服务实现政策文件解析需求，将附件转为Markdown后再生成HTML展示，解决了政务问答系统中格式丢失问题。安装部署包含模型下载和Python服务端搭建，提供RESTful接口供其他系统调用。
2025-09-01 23:22:59
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原创 【项目】多模态RAG必备神器—olmOCR重塑PDF文本提取格局
olmOCR是一款开源Python工具包，专为解决PDF文本提取难题而设计。它通过文档锚定技术和微调7B视觉语言模型两大核心技术，能高效转换复杂PDF为结构化文本，保留自然阅读顺序，并精准识别表格、公式等元素。相比传统OCR工具，olmOCR在学术文献数字化、企业文档处理等场景中展现显著优势：处理速度快数倍，准确率达95%以上，且成本仅为GPT-4o API的1/32。支持GPU加速和集群部署，用户可通过简单安装步骤实现本地或大规模PDF处理。
2025-09-01 22:50:33
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原创 【AIGC】大模型面试高频考点17-常见的8种参数高效微调策略（PEFT）
本文介绍了大模型微调中的8种常见策略：LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化LoRA）、Adapter Tuning（适配器调优）、Prefix Tuning（前缀调优）、Prompt Tuning（提示调优）、P-Tuning及v2版本，以及LoRA+MOE混合方法。这些技术通过参数高效微调（PEFT）显著降低计算成本，适用于不同应用场景。配图直观展示了各类方法的架构特点，为面试准备和技术选型提供了实用参考。
2025-08-26 11:53:51
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原创 【AGI】全球多模态模型开源新标杆-GLM-4.5V
智谱推出新一代开源视觉推理模型GLM-4.5V（106B参数），在41个多模态榜单中取得SOTA性能。该模型基于GLM-4.5-Air基座，具备图像/视频理解、GUI操作、文档解析等全场景视觉推理能力，并新增"思考模式"开关。典型应用包括：网页/视频前端复刻、图片翻译、GUI Agent操作、图表转换、学科解题及复杂文档深度解读。同步开源的桌面助手应用可实时处理屏幕内容，赋能开发者构建多模态应用。模型在视觉定位、推理深度等方面表现优异，为AGI发展提供了新的技术探索。
2025-08-12 03:04:04
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原创 【狂飙AGI】2025年上半年中文大模型综合性测评
海外模型o3以73.78分领跑全球榜单，o4-mini(high)和Gemini-2.5-Pro分列二、三位。国内最佳表现来自字节跳动的Doubao-Seed-1.6-thinking-250715（68.04分），但国内外头部模型在推理任务上仍存在近10分差距。 国内开源模型表现突出，DeepSeek-R1-0528以66.15分居开源榜首，领先海外开源模型近20分。Qwen3系列小参数量模型在细分领域表现亮眼。 在智能体任务中，Doubao-Seed以90.67分全球
2025-08-09 12:35:42
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原创 【AGI】GPT-5：博士级AI助手的全面进化与协作智能时代的黎明
2025年8月，OpenAI发布GPT-5，采用1.8万亿参数MoE架构，实现博士级专业能力（数学推理94.6%、编程74.9%），支持200K tokens工作记忆与多模态统一处理。其动态路由系统可调用快速模型（gpt-5-main）或深度推理模型（gpt-5-thinking），效率较GPT-4提升40%。横向评测显示，GPT-5在推理、编码等维度全面领先Gemini 2.5 Pro、Claude 4等竞品，成本仅$1.25/百万tokens。
2025-08-09 10:40:18
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原创 【狂飙AGI】第10课：大模型评测2-AI产品能力测评
本文介绍了三类AI产品的能力测评标准：1）AI代码编程助手侧重代码补全、错误检测等开发效率指标；2）AI原生搜索产品评估搜索准确性、结果相关性及响应速度；3）AI实时语音产品评测语音识别准确率、延迟及交互流畅度。通过建立系统化测评基准，可客观评估不同AI产品在专业领域的实际表现，为技术优化和产品改进提供依据。
2025-07-21 14:15:32
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原创 【狂飙AGI】第9课：大模型评测1-通用能力测评
本文系统梳理了大模型评测体系，围绕通用能力测评展开分析。首先回顾大模型发展历程，展示最新评测数据及中文大模型全景图。重点解析综合评测框架，包括理科能力（数学、物理等）、文科能力（语言理解、创作）以及Hard测评（复杂指令执行）三大维度。通过测评模型横向对比与总榜排名，全面评估当前主流大模型的核心性能表现，为技术选型与应用提供参考依据。
2025-07-21 12:24:59
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原创 【AGI】跨平台智能引擎：Java+AI大模型融合的技术纵深
本文探讨了Java与AI大模型的融合技术，重点分析了Deeplearning4j和DJL两大Java框架的优势与应用。Deeplearning4j作为原生Java深度学习框架，支持端到端模型训练与部署，深度集成Java生态系统；DJL则提供跨语言接口，支持直接加载预训练模型。两者通过JVM的跨平台性和企业级稳定性，有效降低了Java开发者使用大模型的门槛。文章还指出，这种技术融合不仅拓展了大模型的工业落地场景，也推动了Java生态的智能化转型，为构建高性能、高可靠的企业级AI应用提供了新路径。
2025-07-21 00:54:46
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最强技术的数字人AI MV，OmniHuman-1+一致性，AI MV的新高度，《白色皮卡丘》完整版
2025-06-14
【人工智能大模型】大模型方向市场分析：产业规模、政策引导、人才需求及薪资情况综述
2025-06-13
【大模型时代前沿技术】Transformer与Mamba架构对比及具身智能发展：智能涌现与Agent应用综述
2025-06-13
Model Convetor
2022-02-19
空空如也
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