在大型语言模型（LLM）时代，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放模型潜力的关键技能。其中，Few-Shot Prompting作为一种强大的技术，通过提供少量高质量的示例，显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年，随着模型规模和能力的持续增长，Few-Shot Prompting技术也在不断演进，从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。

RAGFlow Chatbot 是一个集成了 RAGFlow 技术的智能问答系统，专注于 LCD 彩膜制造领域的专业知识。该系统能够回答关于工艺诊断、缺陷分析、材料验证和设备优化等方面的问题，为工程师和技术人员提供快速准确的知识支持。 功能特性 🤖 基于 RAGFlow 的智能问答系统 💬 实时流式响应，支持思考过程展示 📚 对话历史记录与管理 🔍 搜索历史对话 📤 导出对话记录 🧠 深度思考模式 🌐 响应式设计，支持移动端 🌙 深色主题支持

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随着大模型技术的快速发展，业界的关注点正逐步从模型训练往模型推理 转变。这一转变不仅反映了大模型在实际业务中的广泛应用需求，也体现了技术优化和工程化落地的趋势。

DeepEP 是 DeepSeek 开源的首个专为混合专家模型（MoE）训练和推理设计的通信库，支持高吞吐量、低延迟通信，优化 NVLink 和 RDMA 网络性能。

低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy，简称BLE）是一种无线通信技术，专为低功耗应用设计。它在保持蓝牙无线连接的同时，大幅降低了能耗，适用于各种小型设备和传感器，如智能手环、健康监测器等。

在大语言模型（LLM）的微调过程中，高质量的标注数据是模型性能提升的关键因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益多样化，如何高效、准确地创建大规模标注数据集成为了研究者和工程师面临的重要挑战。众包与自动化标注技术的结合，为解决这一挑战提供了可行的方案。

随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-4（万亿级参数），单卡训练已经成为不可能完成的任务。分布式训练技术应运而生，成为大模型开发的核心基础设施。2025年，分布式训练技术已经发展到相当成熟的阶段，各种优化策略和框架不断涌现，为大模型训练提供了强大的支持。

Nanonets团队开源了 Nanonets-OCR-s，该模型基于Qwen2.5-VL-3B微调，9G显存就能跑。

URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型设计的全面基准测试工具，涵盖多语言、多轮对话、副语言信息等多维度任务，帮助开发者全面评估模型性能。

DeepSeek本地化部署支持下载1.5b、7b、8b、14b、32b等不同参数规模的大模型，适合逻辑推理和计算类问题。普通电脑建议选择1.5b模型以避免AI幻觉。部署需使用Ollama工具下载模型，并通过Chatbox AI等客户端进行配置，确保Ollama运行状态。显卡内存为主要资源占用，各模型占用情况不同，请确保硬盘空间充足。

近年来，大型语言模型（LLMs）在数学推理方面取得了显著进展，但它们仍可能在过程中犯错误，如计算错误或逻辑错误，导致得出不正确的结论；即使最终答案正确，这些强大的模型也可能编造看似合理的推理步骤，这削弱了 LLMs 推理过程的可靠性和可信度。

在人工智能领域快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为自然语言处理的核心驱动力。随着GPT系列、PaLM、LLaMA等模型的涌现，大模型的通用能力得到了显著提升。然而，在实际应用中，我们经常面临一个关键挑战：如何使通用大模型更好地适应特定领域的专业知识和任务需求？持续预训练（Continual Pre-training）与领域适应（Domain Adaptation）技术正是解决这一问题的关键路径。

在大语言模型(LLM)的发展历程中，推理能力一直是衡量模型智能水平的关键指标。尽管模型规模的扩大带来了知识覆盖和语言理解能力的显著提升，但在解决复杂推理问题时，单纯增加参数数量并不总能带来预期的性能提升。2022年，Jason Wei等人提出了一项革命性技术——Chain-of-Thought提示(CoT)，这项技术通过引导模型生成中间推理步骤，显著增强了LLM在多步推理任务上的表现。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理、多模态理解等领域展现出惊人的能力。然而，将这些模型从实验室环境部署到实际生产系统中，面临着诸多挑战。根据2025年最新研究数据，大模型部署的主要挑战包括：

DeepSeek-R1的爆火让更多开发者注意到模型蒸馏技术——这种让小模型也能"开小灶"习得大模型知识精华的秘诀。今天我们就用Qwen2.5-1.5B小模型（相当于AI界的初中生）来进行实践！

Botgroup.chat 是一款基于 React 和 Cloudflare Pages 的开源 AI 聊天应用，支持多个 AI 角色同时参与对话，提供类似群聊的交互体验。

Baichuan-Audio 是百川智能推出的端到端音频大语言模型，支持无缝集成音频理解和生成功能，实现高质量、可控的实时中英双语对话。

Java中的“TimeoutException”通常在操作超时未完成时抛出。解决方法包括：增加超时时间、优化代码逻辑减少执行时间、使用异步处理或线程池提高效率。

在当今大语言模型（LLM）的广泛应用中，模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动，能够误导模型产生错误输出，这对依赖LLM的关键系统构成了严重威胁。噪声鲁棒微调作为提升模型抵抗对抗攻击能力的重要技术，正成为大模型安全性研究的核心方向之一。

在人工智能领域的快速发展中，多模态融合已成为突破单一模态限制、实现更全面智能理解的关键技术方向。人类理解世界的方式天然是多模态的——我们同时通过视觉、听觉、语言等多种感官获取信息并进行综合分析。例如，在餐厅点餐时，我们会同时处理菜单上的图片、服务员的介绍和菜品的文字描述，最终做出决策。这种自然的多模态信息整合能力，正是人工智能系统长期以来努力追求的目标。

近期，科大讯飞在魔搭社区（ModelScope）和Gitcode上开源两款模型：讯飞星火化学大模型Spark Chemistry-X1-13B、讯飞文生音频模型AudioFly，助力前沿化学技术研究，以及声音生成技术和应用的探索。

阶跃星辰开源新一代大模型 Step 3，采用 MoE 架构，参数量达 321B，激活参数 32B，平衡推理效率与资源利用，具备强大多模态能力，支持复杂推理与视觉分析，已在多个评测集取得领先成绩。

AI画师们卷出新高度，人类评审却还在搬砖打分？传统文生图模型评测依赖人工标注与主观判断，周期长、成本高、易偏差。魔搭社区推出一站式模型评测框架EvalScope，支持全自动打标、多维雷达图与可视化报告，大幅提升评测效率。10分钟掌握EvalScope，轻松为文生图模型自动评分，让模型“卷”得明明白白！