还记得你第一次看到无人驾驶汽车在街头“自己开”的震撼吗？ 或者监控画面里，AI 自动圈出一个可疑人物？ 又或者无人机在空中灵巧地避开障碍？ 这些都离不开同一个核心技术——实时视频目标检测（Real-t

claude code 搭配免费的千问 Qwen-Coder，以及白菜价的智谱 GLM-4.5、Kimi K2 等国产模型，真的很香！

OpenAI最近真的变傻变慢了，2023，生成式AI的高开低走。还好，年底Google的Gemini来了，我和小伙伴们一起投入了学习。    如果您是最近刚开始学习AI,欢迎大家翻阅我之前的AI入门系

langchain 前段时间去玩了一下langchain,熟悉了一下大模型的基本概念，使用等。前段时间meta的ollama模型发布了3.0,感觉还是比较强大的，在了解过后，自己去用前后端代码，调用o

为什么您应该使用 VS Code 进行 Python 开发？当然，所有功能。 自从我开始使用 Python 以来，我一直在使用 Linux 操作系统 和 终端窗口。Nano 一直是我选择的编辑器，而且

越来越多的人开始尝试接触和使用大模型，在感叹大模型带来的惊人表现的同时，也发现大模型没法查询到最新的信息，做科学计算方面很弱等问题，那么LangChain框架正好能弥补这个问题。

自定义 LLM 自定义 LLM 需要实现以下必要的函数： _call ：它需要接受一个字符串、可选的停用词，并返回一个字符串。 它还可以实现第二个可选的函数： _identifying_params

本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF（支持中英文），让你随心地与你想要阅读的PDF对话，借助大语言模型提升获取知识的效率😁。

最近在研究如何将大语言模型结合本地知识库进行问答，虽然网上已经有很多教程，但大部分都是基于LangChain进行文本分割，然后调用模型向量化的API。这种方式的确很简单，但有这么几个前提： 大模型不使