法意科技推出智慧公文大模型，提供"智能創(chuàng)作-精準(zhǔn)糾錯(cuò)-深度優(yōu)化"全生命周期管理體系。該系統(tǒng)基于DeepSeek-R1/豆包/通義AI大模型，集成100萬(wàn)權(quán)威素材，支持智能寫(xiě)作、一鍵糾錯(cuò)（9大類(lèi)35小類(lèi)問(wèn)題）、4秒排版等功能…

救命神器 8款A(yù)I論文平臺(tái)測(cè)評(píng)：本科生畢業(yè)論文痛點(diǎn)全解決 2026年AI論文平臺(tái)測(cè)評(píng)：為本科生量身打造的高效寫(xiě)作工具 對(duì)于廣大本科生而言，撰寫(xiě)畢業(yè)論文不僅是學(xué)術(shù)能力的體現(xiàn)，更是時(shí)間與精力的極大考驗(yàn)。從選題構(gòu)思到文獻(xiàn)綜述&#xff0…

本文解析大模型從傳統(tǒng)多頭注意力(MHA)轉(zhuǎn)向MQA/GQA/MLA的底層邏輯。KV Cache雖解決了解碼階段的重復(fù)計(jì)算問(wèn)題，卻引發(fā)了"內(nèi)存墻"問(wèn)題，導(dǎo)致顯存帶寬瓶頸。隨著上下文增長(zhǎng)，KV Cache占用劇增，數(shù)據(jù)搬運(yùn)時(shí)間遠(yuǎn)超計(jì)算時(shí)間。MQA/…

本文詳細(xì)介紹大模型Agent架構(gòu)中的上下文壓縮技術(shù)，分析了上下文壓縮的必要性及5種實(shí)用方案。包括三種無(wú)損壓縮方法（省略重復(fù)參數(shù)、延遲展示長(zhǎng)文、分段讀取）和兩種有損壓縮方法（就地壓縮、LLMPrompt壓縮）。文章強(qiáng)調(diào)應(yīng)根據(jù)…

對(duì)美業(yè)商家來(lái)說(shuō)，小程序絕非單純的線上預(yù)約或營(yíng)銷(xiāo)工具，更是撬動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、強(qiáng)化核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵抓手。借助SaaS小程序搭建平臺(tái)，無(wú)需投入高額成本、無(wú)需配備專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，就能快速打造功能完備、體驗(yàn)優(yōu)質(zhì)的美業(yè)專(zhuān)屬…

RAG是一種將大語(yǔ)言模型與外部知識(shí)庫(kù)結(jié)合的生成式AI架構(gòu)，通過(guò)檢索相關(guān)文檔片段提升回答準(zhǔn)確性和時(shí)效性。文章介紹了RAG的核心組件(檢索器和生成器)、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)(稀疏檢索如BM25和向量檢索如FAISS)，以及向量數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用。RAG解決了大模型的知識(shí)封…

黃翰教授指出通用大模型賦能效果有限，因數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳和推理邏輯不穩(wěn)定，可能編造虛假信息。未來(lái)趨勢(shì)是從通用向垂直大模型過(guò)渡，而真正能賦能工作的是私域大模型。構(gòu)建私域大模型需選擇精簡(jiǎn)底座，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)預(yù)訓(xùn)練，再…

2026年GEO源碼下載源頭優(yōu)選，無(wú)后門(mén)安全渠道2026年AI搜索風(fēng)口全面爆發(fā)，GEO優(yōu)化已然成為企業(yè)引流獲客的核心抓手，而選對(duì)GEO優(yōu)化源碼及源頭渠道，直接決定了后續(xù)GEO優(yōu)化推廣的效果與安全。不少渠道商和創(chuàng)業(yè)者在找GEO優(yōu)…