DeepSeek 大模型在合力亿捷工单系统中的5大应用场景解析
工单系统是企业客户服务与内部运营的核心工具，传统系统在分类、派发和处理效率方面面临挑战。DeepSeek大模型通过自然语言处理和智能化算法，实现精准分类、智能分配、自动填充、优先级排序及流程优化，大幅提升工单处理效率和质量，降低运营成本，改善客户体验。
AI双轨革命：DeepSeek与Manus
DeepSeek与Manus是当前人工智能领域的两款明星产品，技术定位和核心能力各有千秋。DeepSeek基于混合专家模型，参数达6710亿，擅长知识推理与文本生成，提供高性价比的企业级应用；Manus采用多智能体协作架构，实现任务全流程自动化，支持跨平台工具调用。两者并非直接竞争，而是互补，共同推动AI向智慧化和实用化发展。
AI大模型：职业教育在探索中的新航标
随着AI技术迅猛发展，AI大模型正成为职业教育变革的重要驱动力。职业院校积极探索AI大模型在教学中的应用，如广东科学技术职业学院的“知行大先生”大模型，助力助学、助教、助训、助管。然而，当前仍面临理解表面化、低水平重复等挑战。为解决这些问题，需紧贴行业需求，加强教师培训，并通过GAI认证提升个人AI应用能力，推动职业教育高质量发展。未来，期待更多AI大模型融入教学，培养适应社会需求的高端技术技能人才。
腾讯云大模型知识引擎驱动 DeepSeek 满血版能源革命大模型：架构、优势与产业变革
腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版能源革命大模型，融合了超大规模知识、极致计算效能和深度行业理解，具备智能预测、优化调度、设备健康管理和能源安全预警等七大功能模块。该模型通过分布式计算和多模态融合，提供精准的能源市场分析与决策支持，广泛应用于智慧风电场管理、油气田开发、能源市场交易等十大场景，助力能源行业的数字化转型与可持续发展。
关于LLM-as-a-judge范式，终于有综述讲明白了
《From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge》探讨了大型语言模型（LLM）在评估和判断任务中的应用。传统方法存在不足，而LLM凭借强大的语言理解和生成能力，展现了广阔的应用前景。论文从输入输出角度定义LLM-as-a-judge，提出三维度分类体系，并汇编评估基准，指出关键挑战如偏见、可解释性和对抗性攻击，展望未来改进方向，强调其潜力与价值。论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.16594
35.2K star！双链笔记+知识图谱+本地优先，这款开源知识管理神器绝了！
嗨，大家好，我是小华同学。Logseq是一款融合「双链笔记+知识图谱+本地优先」理念的开源知识管理工具，支持Markdown/Org-mode格式，助力打造你的第二大脑。它采用Clojure语言开发，注重隐私，数据完全存储在用户本地设备，提供双向链接、块级引用、PDF标注等功能，适用于程序员、学者和个人目标管理等多种场景
《数据驱动新变革：DataWorks与图神经网络打造AI决策“最强大脑”》
在数字化时代，数据成为企业的核心资产。DataWorks作为大数据管理的中流砥柱，负责存储、整合和治理海量数据；图神经网络（GNN）则为处理复杂图结构数据提供创新方案。两者结合，开启了知识图谱数据处理与分析的新纪元，助力人工智能推理与决策。DataWorks构建庞大的数据生态体系，涵盖结构化、半结构化及非结构化数据。知识图谱如同智能导航灯塔，将分散的数据编织成紧密的知识网络。以互联网广告行业为例，DataWorks收集用户浏览、广告投放等数据，通过知识图谱关联，揭示用户与广告主、创意间的复杂关系。