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英国政府向牛津大学和伦敦大学学院(UCL)提供6000万英镑资金,用于支持两所高校建立实验室,专注于开发下一代人工智能技术。该项目由英国研究与创新署(UKRI)提供支持,两所实验室将探索AI基础层面的…
阅读更多 →从自动化农场到数据可视化:StardewMods深度解析与实战指南 【免费下载链接】StardewMods Mods for Stardew Valley using SMAPI. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StardewMods 你是否曾为《星露谷物语》中重复的收割、酿造、存储操作感到疲惫&a…
阅读更多 →摘要:随着大模型成为用户获取信息的主要入口,GEO生成式引擎优化监测平台正在成为企业数字营销的基础设施。本文从技术架构、监测机制、数据可信度和落地约束等维度,对当前主流GEO大模型实时监测软件平台进行深度拆解,并结合盾码无…
阅读更多 →LangGraph 工程化实践:构建可观测、可运维的智能体流水线 能把 Agent Demo 跑起来的人越来越多,但能把智能体系统送进生产环境、稳定运行、持续迭代的团队依然稀缺。Demo 与生产的差距,不在模型能力,而在工程化程度:状…
阅读更多 →LLM 推理部署优化实战:先算清显存账,再谈 vLLM 与量化 把开源大模型部署上线、稳定服务并发请求,难度远超多数人的预期。训练阶段大家盯着算力,推理阶段真正卡脖子的是显存与显存带宽。很多团队第一步就卡在"模型放不下"…
阅读更多 →Agentic RAG 优化实践:让智能体学会"主动查证" 传统的 RAG 有一个绕不开的天花板:它是"一次提问、一次检索"的被动模式,用户问什么就检索什么。遇到需要跨文档对照、多跳推理、逐步收敛的复杂问题时,单次检索…
阅读更多 →RAG 检索增强生成技术:从原理剖析到企业级落地架构 大语言模型在通用对话上的表现越来越强,但在企业真实场景里,光靠模型本身的"记性"远远不够:训练数据有截止时间、不知道企业内部的私有知识、回答容易一本正经地胡说八…
阅读更多 →vLLM 多卡分布式推理部署实战:从张量并行到显存优化 搞大模型部署的朋友都经历过这样的瞬间:模型加载到一半,屏幕上赫然出现一行显存不足的报错,或者 OOM 直接把进程杀掉。明明显卡已经是旗舰级别,却连一个稍大的模型都…
阅读更多 →先说结论:如果你最近在看推理加速卡,又瞄准了YOLO这类检测模型的部署,“Atlas 300V 24G是不是运算加速卡”这个问题的答案很明确——是,而且它就是专门为推理场景设计的加速卡。但“是运算加速卡”这句话只说对了一半,…
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