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DeepSeek-V2.5-1210 在线开放使用！支持联网搜索，在各大领域的表现得到全面提升
DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek V2.5 系列的最终版微调模型，支持联网搜索功能，具备在数学、编程、写作和角色扮演等领域的能力提升。本文将详细介绍该模型的功能、技术原理及应用场景。
RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT）
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Amurex：开源AI会议助手，提供实时建议、智能摘要、快速回顾关键信息
Amurex是一款开源的AI会议助手，提供实时建议、智能摘要、快速回顾关键信息等功能，帮助用户提升会议效率。本文将详细介绍Amurex的功能、技术原理以及如何运行和使用该工具。
O1-CODER：北交大推出的O1代码版开源项目，专注于编码任务
O1-CODER是由北京交通大学研究团队推出的开源项目，专注于编码任务。该项目结合强化学习和蒙特卡洛树搜索技术，提升模型的System-2思维能力，旨在生成更高效、逻辑性更强的代码。
盘点2024年最先进的智能客服机器人TOP10 #SaaS产品#
综合市场数据和用户口碑为大家盘点10大主流服务商
基于Huffman树的层次化Softmax：面向大规模神经网络的高效概率计算方法
层次化Softmax算法通过引入Huffman树结构，将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别，显著提升了大规模词汇表的训练效率。该算法不仅优化了计算效率，还在处理大规模离散分布问题上提供了新的思路。文章详细介绍了Huffman树的构建、节点编码、概率计算及基于Gensim的实现方法，并讨论了工程实现中的优化策略与应用实践。
Llama 3.3：Meta AI 开源新的纯文本语言模型，专注于多语言对话优化
Meta AI推出的Llama 3.3是一款70B参数的纯文本语言模型，支持多语言对话，具备高效、低成本的特点，适用于多种应用场景，如聊天机器人、客户服务自动化、语言翻译等。
如何构建一套qwen-max智能体拥有媲美通义千问在线接口的能力
基于Qwen-Max构建的智能系统，融合了自然语言处理、决策引擎、任务识别与工具选择等技术，具备强大的多模态理解和生成能力。该系统能自动分析用户输入，识别任务类型，选择最优工具执行任务，并整合结果反馈给用户，广泛应用于查询、生成、翻译和图像处理等多个领域，显著提升了任务处理效率和智能化水平。
FullStack Bench：字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准，专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景，包含3374个问题，涉及16种编程语言，旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。
Multi-Agent
基于Multi-Agent架构的智能导购助手，通过多个智能代理的协同工作，实现了顾客需求收集、商品匹配、个性化推荐及自动化交易的全流程自动化。该系统利用自然语言处理、机器学习、大数据等技术，显著提升顾客购物体验和商家运营效率，具有广泛的商业应用前景。
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