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AI大模型:开发、训练与部署的全链路探索
(在当今数字化浪潮中,人工智能(AI)已成为推动科技变革的核心力量,而 AI 大模型更是站在了这一领域的前沿。从开发到训练,再到部署,每一个环节都蕴含着无限可能与挑战,本文将深入剖析 AI 大模型的开发、训练与部署过程,以期为行业从业者和关注者提供有价值的参考。
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MCP应用——天气查询AI助手
(想用AI模型(比如DeepSeek、OpenAI)去调用一些外部API(比如天气查询、GitHub仓库管理),但不知道如何让AI和这些服务交互?
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mcp如何本地启动
(MCP(Model Context Protocol)作为一种标准化的协议,旨在实现AI应用与外部工具的无缝集成。对于开发者而言,掌握如何在本地启动MCP服务是构建和测试AI应用的重要技能。本文将详细介绍MCP的本地启动步骤。
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RAG架构与代码之向量空间
(基于RAG技术架构,文本经智能分块与向量化处理后,通过混合检索策略在向量空间中实现精准语义匹配。推荐选用针对中文优化的Yuan-EB嵌入模型,结合Chroma数据库实现高效存储与检索。企业级应用可通过重排序与动态分块技术,进一步提升知识库问答的准确性与响应效率。
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即梦AI 联合火山引擎全面开放 API:多款前沿生成模型上线,支持企业级接入
(9月2日起,即梦AI 正式联合 火山引擎 全面开放其核心生成模型的 API 服务。开发者无需额外申请,通过自助下单即可快速接入包括 文生图3.0/3.1、图生图3.0、视频生成3.0 Pro、数字人 OmniHuman、动作模仿 DreamActor M1 等在内的多款前沿模型。
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