我不是NLP专家，这套方案是我边查资料边试出来的。结果很快、很便宜，还没泄露过任何机密或捏造引用，我挺满意的。如果你有更好的方法，欢迎分享！

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今天下午，一觉醒来，群里很多小伙伴就反馈 Cursor 不能用了。基本上当你调用 Claude 4 的时候，就出现下面的提示，告诉你 Model not avilable。

一、技术架构核心 1. Cherry Studio客户端 国产化AI桌面客户端，提供以下核心能力： ​​多模型调度​​：支持OpenAI/Gemini/Anthropic等云服务、网页端AI（Clau

背景 近年来，越来越多的投资者开始关注基金的长期表现，而不仅仅是短期涨跌。 对于普通用户来说，理解净值曲线、比较历史回撤、分析行业走势，往往需要查阅大量图表与数据，这不仅耗时耗力，也容易忽视关键信息。

一、分层技术架构全景图 ​​AI应用落地的四阶模型​​（按实施复杂度递增）： ​​技术演进特征​​： ​​成本曲线​​：推理成本 << 检索成本 < 工具调度成本 < 训练成本 ​​能力边界​​：通用

AI技术的发展可谓是日新月异，尤其是AI智能体这个领域，真是让人眼花缭乱。不知道你是否和我一样，经常被各种AI智能体、AI助手、AI代理这些概念搞得有点头晕目眩？

多Agent协同通过分工协作强化企业搜索分析，结合RAG融合多源信息与推理链，并行检索提升效率，实战演练搜索+分析场景，并解决死循环等常见问题，实现灵活决策。

一步步摸索、不断试错，我才走到了今天，从0起步，成功转型为大模型开发者。所以我想跟你说：问题不在你，而是在路径。与其盲目学习、随便上课，不如跟着一条有验证过的路线，高效、系统地推进

一、LLM现状：突破与挑战并存 技术突破： 多模态融合：GPT-4o、Gemini 1.5 已实现文本/图像/音频联合推理 上下文扩展：Claude 3支持200K上下文，DeepSeek-R1达12

本文将介绍如何使用Ollama、DeepSeek和AnythingLLM来构建这样一个系统，使您能够在自己的计算机上运行强大的AI模型，并利用其进行高效的知识管理和智能问答。

本文深度解析8大AI Agent开发框架的核心技术与工业级应用，帮助开发者精准匹配业务场景。 一、LangGraph：状态驱动的智能体工作流引擎 核心定位：专为构建循环式、状态化智能体系统设计，突破传

在 AI 图像生成领域，从“能画”到“画得好”，再到“画得惊艳”，技术迭代的速度远超想象。在对新版本进行接入测试前，让我们回顾下 2025 年 4 月推出的 Kling V2.0 模型

这也太惊人了吧？！ 注意看，这是一个机器人在跳舞，动作流畅，还是 Breaking 这种力量协调性要求很高的类型。 但它不光能动，静下来 “干活” 也有模有样： 无论是叠衣服、撕纸巾、拉窗帘...

一、LLMOps多应用架构设计 1.1 蜂巢架构（Beehive Architecture） 核心特性： 模块解耦：各服务独立部署（如RAG/Agent/插件） 统一API层：通过标准化接口实现服务协

带你彻底理解向量检索的核心概念与实践路径，从嵌入模型选择到Chroma数据库实操部署，轻松应对企业大规模数据场景，实现精准高效的知识检索与查询

Kimi K2上周才更新，昨天阿里巴巴就在半夜偷偷升级，Qwen3系列模型迎来了重大更新，这次更新，让Qwen3的性能指标直接碾压Kimi K2和DeepSeek V3。

一、 MCP协议：大模型和业务系统的“万能插座” 想象一下，大模型是个天才实习生，啥都懂一点，但它不认识你公司的数据库、不会用你内部的报销系统。MCP协议，简单说，就是给这个实习生写了一套标准化的“工