【AI驅(qū)動】 本文詳細(xì)介紹了搭建知識庫并接入微信機器人的完整流程，包括環(huán)境配置、知識庫部署、資料上傳及細(xì)節(jié)調(diào)優(yōu)技巧。DeepSeek 部署分為本地部署和第三方 API 調(diào)用兩種方式，本地部署數(shù)據(jù)私有且響應(yīng)快，但需較高硬件配置；API 調(diào)用快速接入且免維護，但數(shù)據(jù)需傳輸至第三方，長期成本不可控。知識庫搭建使用開源框架 AnythingLLM，支持多模態(tài)模型，強調(diào)本地化和隱私保護。通過火山方舟和硅基流動平臺獲取 API 密鑰，配置知識庫時需填寫相關(guān)參數(shù)，如請求地址、模型名稱等。資料上傳后需優(yōu)化文檔格式以提高 AI 理解準(zhǔn)確性，如整理關(guān)鍵內(nèi)容、刪除無關(guān)信息。最后，通過生成 AnythingLLM 秘鑰并配置 NGCBOT，將知識庫接入微信機器人，實現(xiàn)智能問答功能。

【AI驅(qū)動】 在深度學(xué)習(xí)中，前向傳播和后向傳播是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心步驟。前向階段，輸入數(shù)據(jù)逐層通過網(wǎng)絡(luò)生成輸出；后向階段，利用損失函數(shù)計算損失，通過鏈?zhǔn)椒▌t反向傳播梯度，并使用優(yōu)化算法更新權(quán)重。對于大型語言模型（LLM），由于模型參數(shù)眾多，無法裝入單個 GPU 內(nèi)存，需要采用模型并行和數(shù)據(jù)并行技術(shù)來加速訓(xùn)練。模型并行通過將模型按層或張量級別分區(qū)，分布到多個 GPU 上；數(shù)據(jù)并行則將模型復(fù)制到多個 GPU 上，獨立生成梯度并同步更新。然而，大規(guī)模分布式訓(xùn)練面臨資源利用、節(jié)點通信和同步等挑戰(zhàn)。為充分利用集群計算資源，引入了多種管道并行技術(shù)，如 PipeDream 的“一前一后”（1F1B）調(diào)度策略，通過重疊通信和計算提高 GPU 利用率。零氣泡流水線并行性進一步優(yōu)化了計算和通信的重疊，減少流水線中的氣泡。DeepSeek 從 V3 開始引入了 DualPipe 調(diào)度，通過細(xì)粒度階段劃分和雙向流水線調(diào)度，提高了計算與通信的比率和效率，并定制了高效的跨節(jié)點全對全通信內(nèi)核，充分利用集群的計算資源。

【AI驅(qū)動】 GPT 和 Llama 等大型語言模型都是使用下一個標(biāo)記預(yù)測損失進行訓(xùn)練的。這些模型通過執(zhí)行下一個標(biāo)記預(yù)測任務(wù)來學(xué)習(xí)大型文本語料庫 x1，... xT。正式來說，學(xué)習(xí)目標(biāo)是最小化交叉熵?fù)p失： 其中 Pθ 是我們正在訓(xùn)練的大型語...

【AI驅(qū)動】 多頭注意力機制是 Transformer 模型的核心組件，通過并行計算捕獲序列中 token 之間的全局依賴關(guān)系，打破 RNN 和 CNN 的序列約束，推動語言模型發(fā)展。多查詢注意力機制通過共享鍵和值提高增量推理速度，但可能降低質(zhì)量并導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定。分組查詢注意力機制通過一組注意力頭共享鍵和值的投影矩陣，在一定程度上緩解了這一問題。DeepSeek-V2 引入的多頭潛在注意力（MLA）機制，通過低秩鍵值聯(lián)合壓縮技術(shù)減少 KV 緩存大小，顯著降低內(nèi)存占用并提高推理效率。MLA 核心是對鍵和值進行低秩聯(lián)合壓縮，消除推理時間鍵值緩存的瓶頸，同時采用解耦的 RoPE 策略以兼容低秩 KV 壓縮。測試表明，MLA 在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)多頭注意力機制（MHA），且所需的 KV 緩存量明顯小于 MHA。

【AI驅(qū)動】 DeepSeek 模型憑借在不損失準(zhǔn)確率情況下顯著提升訓(xùn)練成本和推理效率而備受關(guān)注。其沿用 Transformer 架構(gòu)，從 V2 開始在多頭注意力層采用低秩鍵值聯(lián)合壓縮技術(shù)減少 KV 緩存大小，在前饋網(wǎng)絡(luò)層采用 Mixture - of - Experts（MoE）技術(shù)通過稀疏計算以經(jīng)濟成本訓(xùn)練強大模型。重點在于 DeepSeekMoE，它是 MoE 變體，有將專家細(xì)分激活及隔離共享專家兩處變化，緩解了傳統(tǒng) TopK MoE 知識混合性和冗余性問題，實現(xiàn)更優(yōu)性能。混合專家讓 LLM 不同子網(wǎng)絡(luò)吸收學(xué)習(xí)不同領(lǐng)域知識，使模型參數(shù)高度專業(yè)化且激活參數(shù)貢獻高。盡管 DeepSeekMoE 性能接近理論上限，但仍有優(yōu)化空間，如密集模型非邊界、不同領(lǐng)域知識處理可差異化對待等。LLM 效率提升將推動 AI 繁榮，促使更多組織參與改進，降低 LLM API 成本，助力 AI 應(yīng)用在各行業(yè)提高效率和處理知識任務(wù)。

【AI驅(qū)動】 本文匯總了2025年好用的GPT工具，包括國際和國內(nèi)的熱門選擇。GPT的應(yīng)用已經(jīng)涵蓋了內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、文檔處理等多個領(lǐng)域。例如，Guru專注于企業(yè)知識管理，而訊飛星火則提供了強大的文檔生成功能。在內(nèi)容創(chuàng)作方面，ChatSonic和般若AI表現(xiàn)突出，分別支持高質(zhì)量文本生成和AI繪畫。此外，GPT在代碼生成和文檔處理方面也有廣泛應(yīng)用，如GitHub Copilot和Documate等工具。在選擇GPT工具時，用戶需要根據(jù)功能、價格、支持平臺等因素進行綜合考慮。希望本文的介紹能夠幫助您找到最適合自己的GPT工具。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何利用Langchain和Ollama技術(shù)棧在本地部署資訊問答機器人，并結(jié)合RSSHub處理資訊。強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量和大模型性能對RAG系統(tǒng)上限的影響，指出RAG雖能緩解大模型幻覺和信息滯后，但無法完全消除。本文為本地搭建RAG系統(tǒng)的用戶提供實用參考。

【AI驅(qū)動】 2005年之前：API 的狂野西部 早期的互聯(lián)網(wǎng)是非常狂野的，沒有所謂前端后端之分。PHP 開發(fā)者可以把從處理用戶的 HTTP 請求，連接 mysql，組裝 SQL 進行查詢，將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換成 HTML，一路到 HTML 響應(yīng)返回給用...

【AI驅(qū)動】 AI Agent，也叫智能體，正處于一個快速發(fā)展階段。隨著多個新框架的出現(xiàn)和該領(lǐng)域的新投資，現(xiàn)代人工智能代理正在克服不穩(wěn)定的起源，迅速取代 RAG 成為實施重點。那么，2024 年最終會成為自主人工智能系統(tǒng)接管我們寫電子郵件、預(yù)訂航班、處理...

【AI驅(qū)動】 MetaGPT簡介簡介 近年，大語言模型以其強大的自然語言處理能力，成為AI領(lǐng)域的一大熱點。它們不僅能生成和理解文本，還能進行復(fù)雜的分析和推理。與此同時，大語言模型還帶火了智能體（即AI Agent）。智能體是一種能夠感知環(huán)境、進行決...

【AI驅(qū)動】 Agent 目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯是“代理”。 那 Agentic 又要翻譯成什么呢？我感覺“代理型”這樣的詞更合適。 所以為了不讓讀者混淆，我在本文直接用英文表示。 隨著 LLM 的發(fā)展，AI 的能...

【AI驅(qū)動】 經(jīng)過調(diào)研，我決定先采取 Langchain+Ollama 的技術(shù)棧來作為 demo 實現(xiàn)，當(dāng)然，后續(xù)我也會考慮使用 dify、fastgpt 等更加直觀易用的 AI 開發(fā)平臺。 整體框架設(shè)計思路如下： ...

【AI驅(qū)動】 關(guān)于multi-agent 隨著LLM的涌現(xiàn)，以LLM為中樞構(gòu)建的Agent系統(tǒng)在近期受到了廣泛的關(guān)注。Agent系統(tǒng)旨在利用LLM的歸納推理能力，通過為不同的Agent分配角色與任務(wù)信息，并配備相應(yīng)的工具插件，從而完成復(fù)雜的任務(wù)。 ...

【AI驅(qū)動】 DeepSeek 在開源周第三天推出了專為 Hopper 架構(gòu) GPU 優(yōu)化的矩陣乘法庫 DeepGEMM，支持標(biāo)準(zhǔn)矩陣計算和混合專家模型（MoE）計算，為 DeepSeek-V3/R1 的訓(xùn)練和推理提供強大支持，在 Hopper GPU 上達到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。DeepGEMM 的設(shè)計理念是簡潔高效，核心代碼僅約 300 行，同時在大多數(shù)矩陣尺寸下性能優(yōu)于現(xiàn)有解決方案。該庫支持三種數(shù)據(jù)排列方式：標(biāo)準(zhǔn)排列和兩種專為混合專家模型設(shè)計的特殊排列（連續(xù)排列和掩碼排列）。DeepGEMM 采用即時編譯技術(shù)，不需要在安裝時進行編譯，代碼結(jié)構(gòu)清晰易懂，非常適合學(xué)習(xí) GPU 優(yōu)化技術(shù)。

【AI驅(qū)動】 Claude 3.7 Sonnet 是一款具有創(chuàng)新性的 AI 模型，它結(jié)合了推理模式和通用模式，為用戶提供了更靈活的使用體驗。用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)界面或 API 訪問該模型，從而在不同的應(yīng)用場景中發(fā)揮其強大的功能。此外，Claude 3.7 Sonnet 在關(guān)鍵的基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，證明了其在處理復(fù)雜任務(wù)時的高效性和可靠性。對于希望深入了解或使用 Claude 3.7 Sonnet 的用戶，DataCamp 提供了相關(guān)的課程和資源，幫助他們快速上手并充分發(fā)揮該模型的潛力。