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人工智能

GEO服务商选型指南——为什么万域智瞰是成都企业的靠谱之选

同时，针对不同大模型（如面向专业领域的DeepSeek、面向大众消费的豆包等）的语义偏好差异，制定差异化的内容策略。这不仅保障了品牌的长期安全，也确保消费者获得的是真实、有价值的信息——在AI信息幻觉泛滥的当下，这一点尤为重要。对于成都企业而言，万域智瞰凭借全栈自研的技术底座、属地化的深度洞察、透明的价格体系和以诚为本的服务理念，提供了一个兼具专业性与性价比的选择。在行业从野蛮生长走向规范化的进程

 2601_96656533
2026-08-23 21:23:53

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 28

#人工智能 #大数据
Claude Opus 5逆向工程实测：AI代理真能破解二进制混淆吗？

当一家客户告诉Quarkslab的研究人员"混淆技术已经完了，大模型辅助的AI逆向工程能轻松突破它"时，这个法国安全团队决定亲自验证这个说法。他们在2026年初展开了一场持续数周的实验，把当时最强的Claude Opus 5放进沙箱，扔给它几个经过层层加固的AArch64二进制文件，只给了一个简单指令：把里面藏着的字符串找出来。结果出乎所有人的意料。

ylscode
2026-08-23 19:23:49

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 11

#人工智能 #网络
qwen3.8_27b_on_4060ti_16g_report

llama_cpp_guide.txt 手册记录；= presets.ini 模型段落注释（用户实测，已与日志交叉核对）；= llama_startup.log 本次解析出的数据；= 报告撰写时 8080 现场会话（13:40 起）；= 本项目上轮基准实测（同参数）。= 逐 token 生成（decode）速度，来自。[P] 注释值均与 [L] 交叉一致。

凌风飘叶
2026-08-23 19:22:44

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 8

#人工智能
大模型训练范式的常见概念-Day27

预训练= 读万卷书（学知识）SFT= 拜师学艺（学格式）RLHF= 社会打磨（学做人）纯 RL= 闭关顿悟（学会思考）SFT 对齐= 融会贯通（既会思考，也会聊天）DeepSeek-R1 的革命性在于：它证明了深度推理能力不需要人类手把手教，只要给模型一个"对/错"的判卷机，它就能自己"悟"出来。这也是为什么 R1 的训练成本远低于 OpenAI o1，却能取得相近甚至更好的推理效果——它绕过了最

 晴天16
2026-08-23 19:12:33

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 6

#人工智能 #深度学习
【微调】（案例）SpeedWolf 狼人杀策略分析模型

这里注意一下，由于我们选择了 Qwen3.5-4B-Thinking，40亿的参数训练出来的结果一定是不尽人意，所以如果说想要训练更好的模型，就要选择更高参数的基础模型，还有更高的算力，使用的参数一定也不一样。因为作者名字里带兔，那么有句古话说的好，RabbitMQ（兔子没钱），所以我就不租用那么高的算力了，我们能看出来这个模型训练有效就算完成学习。然后选择 Chat 模式，点击加载模型，验证这个

 浪兎兎
2026-08-23 16:38:27

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 17

#人工智能 #pytorch
DeepSeek Harness + GLM-5.3 超详细实战教程：我拼了套自己的AI 工位，还自己开发插件！

DeepSeek 的马具，插 GLM 的脑子，五分钟拼装成功。一天实测：三个任务、自己造插件。模型是慢变量，马具是快变量——你的成长预算，可能押错了地方。

Yunlord
2026-08-23 14:53:11

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 11

#人工智能
DeepSeek-Harness-入门指南

DeepSeek‑Harness（DSH）是 DeepSeek 开源的 AI 智能体运行框架，支持网页、桌面、命令行多种运行模式。它可调用大模型 API，具备读写文件、执行终端命令、联网检索、子智能体任务拆解等工具能力，内置沙箱保障安全。不仅能自动完成编程开发、文件处理、复杂任务编排等工作，还能完整展示 Agent 的执行流程，非常适合开发者与 AI 学习者实践研究 Agent 工程。

ai大模型-探索者
2026-08-23 13:48:28

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 7

#人工智能
Claude Code能帮你执行交易了，但数据从哪来？QuantDash量化数据API实战指南

针对“Claude Code能帮你执行交易了，但数据从哪来？”这一问题——答案是：通过 QuantDash 量化数据 API，你可以用 3 行 Python 代码为 Claude Code 接入 A股、美股、港股的全市场行情数据。QuantDash 提供原生 Pandas/Polars 支持、服务器端前复权处理、统一的多市场代码格式（如 600519.SH、AAPL.US、00700.HK），让

 2601_96694965
2026-08-23 13:19:48

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 9

#人工智能 #开发语言 #python
Qwen-UI-Agent：AI长出“手“了，真能替人操作手机电脑？

本文介绍阿里千问 8 月 20 日发布的 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent。它让 AI 学会"看懂屏幕、点击按钮、填写表单"，从而真正替人操作手机和电脑。文章用数据对比展示其在真机测试中的领先表现，并通过跨 App 办事、无 API 操作、跨设备协同等案例说明能力边界，同时解答"现在能否使用"和"安全性如何"两大核心疑问。

liuyunak
2026-08-23 13:00:53

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 12

#ui #人工智能 #语言模型
Claude Desktop 桌面端全流程指南（含国内直连配置）

是 Anthropic 官方推出的桌面端 AI 工作台。相较于传统浏览器网页版，它具备更强的本地文件交互能力，能够深度结合完成连续高阶任务。

Maynor学长
2026-08-23 12:57:04

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 11

#人工智能 #开源
基于BGE-M3+BM25+RRF+Qwen的山西文旅RAG智能问答系统【Python+本地知识库+Streamlit界面】

本文实现一套山西文旅RAG智能问答系统。项目以408条本地文旅问答为知识库，使用BGE-M3完成语义向量检索，使用BM25进行关键词检索，通过RRF融合两路排序结果，并根据代码配置选择本地知识回答或Qwen增强生成。文章包含系统界面、项目结构、核心代码、向量分布、检索命中率及延迟分析。

鱼仔的猫
2026-08-23 12:15:25

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 5

#python #开发语言 #人工智能 +1
实测免费cc公益站

注册送、顶级模型全有、签到每天 25，速度还特别快，用的估计是企业级官方 API 不是号池。注册要 2025.12 前注册的 GitHub 号，门槛不高。注册直接送 $120，同样是顶配 Claude 模型，还能每天签到。这平台之前夯到爆，外网太火一度关了注册，现在重新开放，得抓紧。它只提供纯正的顶级 Claude，不做降智处理，运行很稳，就是额度按次数计，消耗有点块。注册送 $70，提供顶级 C

xukaide77
2026-08-23 11:30:12

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 6

#人工智能
DeepSeek 的核心技术理念是什么？它如何在有限算力下实现高性能？

DeepSeek 的技术理念是**“效率革命”**：不靠堆算力，而是通过MoE 稀疏激活（按需调用）+ 压缩注意力（MLA/CSA/HCA 让 KV 瘦身）+ 混合精度量化（FP4/FP8）+ 深度工程优化（流水线重叠、DSpark），把"每 token 的成本"压到极致，从而在有限算力下实现了对标乃至超越闭源巨头的高性能——这也是它敢把 API 定价做成"地板价"的底气来源。

晚夜微雨问海棠呀
2026-08-23 11:17:51

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 7

#人工智能 #开源
从电脑到手机：DeepSeek Harness Windows安装与手机互动教程（避坑完全版）

步骤操作难度⚠️ 关键坑提醒1安装Node.js 22.19+⭐国内务必；旧系统用nvm-windows管理版本2启动DSH（npx / 桌面包）⭐npx方式不要关闭终端窗口，关了就断；桌面版可后台常驻3配置API Key、选择工作区⭐API Key只显示一次，立即保存；必须选工作区输入框才可用4安装dsh-mobile插件，重启DSH服务⭐⭐不重启服务、不刷新网页，左下角不会出现移动访问入口——

numberlock
2026-08-23 10:33:40

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 6

#windows #人工智能
企业级代码生成接入指南：API聚合平台与AI大模型选型逻辑深度解析

即便都是 Claude 模型，不同聚合平台的协议实现水平也参差不齐。很多平台不支持 Anthropic 的原生协议细节，导致 Cursor 或 Cherry Studio 在处理流式输出或复杂 System Prompt 时出现诡异 Bug。我们观察到，非线智能API 在协议兼容上做得相当透彻。它宣称是市面上少有的能实现“零适配成本”的平台。

王安东
2026-08-23 10:00:00

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 8

#人工智能 #linux #服务器
388 个 PR：AI 自主运维实测

Claude Code 负责人 Boris Cherny 做了个实验——让 Claude 通过一个 Slack 频道每天自主维护 Anthropic 的六个端，几周开了 388 个 PR、合并 180 个。本文拆开这套"自动驾驶式运维"的 12 个 routine、46% 合并率背后的真实含义，以及它到底接管了什么、没接管什么。

Tangyuewei
2026-08-23 10:00:00

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 15

#人工智能 #运维
平板端千问表格复制转换完全指南：AI 导出鸭如何拯救“表格结构崩塌”

**摘要：阿里云通义千问（Qwen）生成的结构化表格在复制到Excel/Word时易出现格式错乱问题，如合并单元格失效、嵌套表格打散等。AI导出鸭平板版通过五层本地化处理流水线（格式识别→统一IR生成→跨度计算→合并优化→OpenXML编译），攻克了千问表格的三层标记语义（Markdown/HTML/LaTeX）与Office刚性网格的映射难题。实测显示，该工具能完美还原多级表头合并、公式转换及复

 AI导出鸭网页版
2026-08-23 09:30:00

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#人工智能 #AI
AI Infra实战03：vLLM部署实战——跑通第一个大模型推理服务

在AutoDL T4 GPU上部署vLLM推理服务，使用Qwen2-1.5B模型实现OpenAI兼容API。详解模型下载、服务启动、多种API调用方式（对话/流式/角色设定），附T4环境踩坑记录（HuggingFace镜像、flash-attn兼容）。

weixin_38171602
2026-08-23 09:11:59

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 3

#人工智能 #语言模型
本地部署 Qwen3.8-27B-FP8 + DFlash2：96GB 总显存实测提速 2.89 倍（保姆级教程）

最近想在本地跑一个参数量比较大的 Qwen 模型，真正开始部署后才发现，模型文件下载下来只是第一步，显存、推理框架、量化格式、上下文长度和启动参数，每一项都可能影响最后能不能跑起来。这篇文章把我实际跑通的方案整理出来，使用，最终提供一个兼容 OpenAI 接口的本地模型服务。如果你只是想在本地聊天，先看第二节的硬件要求；如果硬件符合，再按后面的步骤一步一步执行即可。使用约 96GB 总显存运行 Q

2301_80012004
2026-08-23 00:05:04

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 13

#人工智能
DeepSeek Harness 装完别急着用：先装这 8 个插件，第 4 个最惊艳

上周把 DeepSeek Harness 跑起来的朋友，先别急着夸它——裸跑状态下的它，读不了 Excel、看不懂截图、连你的浏览器都碰不了。这周把社区公认最值得装的 8 个插件全试了一遍：插件市场、@ 引用文件、视觉识图、接管 Chrome、Agent 团队、长期记忆……全是装完即用的，命令都替你抄好了。第 4 个（视觉插件）直接把「贴图看不懂」这个最大痛点解决了。

GGS
2026-08-23 08:30:15

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 8

#人工智能
DeepSeek pdf 实操导出避坑指南，AI 导出鸭对标主流导出方案，拆解 PDF 格式转化核心诀窍

本文围绕DeepSeek PDF文档导出需求展开，针对用户普遍面临的格式错乱、批量处理效率低等痛点，重点介绍了AI导出鸭的解决方案。该工具采用大模型语义适配+格式引擎双驱动技术，支持20余种格式转换，具备智能排版修复、批量导出等核心功能。通过五类方案对比显示，AI导出鸭在排版完整性（96.8%）、批量处理等方面显著优于传统方式。产品已实现全终端覆盖，提供浏览器插件、移动端等多渠道支持，有效解决De

DS随心转小程序
2026-08-23 07:15:00

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 10

#人工智能 #DeepSeek
阿里Qwen-UI-Agent撬动算力生意

一个 GUI 智能体完成一次任务，背后是海量的视觉理解、规划决策和多轮推理。每一次操作，都是对算力的“烧钱式”消耗。这不再是“问一句答一句”，而是“帮你干一件事，背后跑几十次模型”。

MacarenaZhang
2026-08-23 07:00:00

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 10

#人工智能
Gemini怎么转PDF？AI导出鸭提供完整解决方案

摘要： AI导出鸭提供完整的Gemini转PDF解决方案，解决AIGC内容转换中的格式错乱、公式乱码等问题。该工具支持多种导出格式，零配置操作，自动优化排版，适用于办公、学术等场景。随着AIGC市场规模快速增长（预计2025年达2070亿元），文档转换需求激增。AI导出鸭整合开源技术，提供跨平台服务，满足开发者、办公人员等用户的高效转换需求，推动办公自动化发展。

AI拖地僧
2026-08-23 06:15:00

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 12

#人工智能 #DeepSeek #AI
Gemini的LaTeX生成PDF文件复制后数学公式乱码，怎样修改？90%的人不知道的苹果端解法

AI导出鸭苹果版做的是“编译”，而非“复制粘贴”。它读懂了LaTeX的语法树，再告诉Word“这里应该放一个可编辑的积分公式”，而不是“这里有一串字符。

AI导出鸭
2026-08-23 01:45:00

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 4

#人工智能
Agent Plan × DeepSeek Harness：敏感数据防护与路径穿越防护配置

Agent Plan × DeepSeek Harness 把"规划智能"与"工程防护"绑定为一个不可分割的整体。敏感数据防护解决的是"数据不能错位流动"的问题，路径穿越防护解决的是"权限不能错位扩张"的问题。敏感数据防护：分级 → 输入扫描 → 占位替换 → 输出扫描 → 落库加密 → 审计。路径穿越防护：白名单 → 规范化 → 绝对化 → 越界检测 → 软链接复核。工程落地时，建议把所有安全配

 hh950
2026-08-23 01:40:47

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 9

#人工智能 #火山引擎 #算法
Gemini 生成的表格怎么导出，这几乎是每个在安卓手机上用 Gemini 的职场人都会遇到的灵魂拷问。

摘要：安卓用户使用Gemini生成表格后，常因导出格式混乱而困扰。尽管Gemini官方支持文件导出，但安卓端仍存在操作繁琐、格式丢失等问题。"AI 导出鸭安卓版"通过两种路径解决：分享链接解析：抓取Gemini分享页面的完整Markdown源码，无损还原表格结构；智能剪贴板清洗：自动清洗冗余信息，将纯文本表格转为规范Markdown。其核心技术为格式网关，通过语义分析识别表格、公式等元素，

huangjian83
2026-08-23 01:15:00

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 8

#android #人工智能
GLM-5.2 与 DeepSeek-V4-Flash 的 A100 部署踩坑实录

1. 显存够不够放权重+KV cache？└─ 不够 → 量化（Q4/Q8）→ 还不够 → CPU卸载/异构2. 权重格式是否依赖该卡没有的硬件能力？├─ FP8 权重 vs A100（无FP8）→ 转BF16或换量化版├─ NVFP4 权重 vs 非Blackwell → 走 Marlin 反量化路径（A100可用）┞─ DSA 稀疏注意力 → 仅 Hopper+，换引擎（llama.cpp等）

冰糖猕猴桃
2026-08-23 00:42:16

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 7

#AI #人工智能
Ox Alpha 模型火爆全网，完全免费使用，开发者狂喜，附使用教程

对独立开发者来说，最大的价值就是：在官方正式发布前，能低成本摸到接近前沿的能力，尤其是 100 万上下文 + 多模态，对做复杂 agent 或代码理解类工具的人来说很有吸引力。如果你已经试用过，可以评论区交流一下经验，比如和Claude或其他模型对比怎么样？

程序员陆通
2026-08-23 00:12:31

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 8

#人工智能 #python
DeepSeek Harness 安装全指南：踩过版本与空间的坑，带你顺利启动插件化 Agent 框架

本文围绕DeepSeek Harness（dsh）的安装与启动，梳理从环境准备到Web服务运行的完整流程。文章介绍npx与源码部署方式，重点分析Node.js版本过低、npm下载缓慢、C盘空间占用等问题，并给出升级Node.js、迁移npm缓存与全局目录、切换国内镜像源等解决方案。同时按照版本检查、npm配置、服务启动、浏览器访问和API Key配置等步骤说明，并整理常见报错及排查方法，帮助开发者

 xxcc2003
2026-08-23 00:10:37

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 11

#人工智能
1M 上下文 0.10 入场:5 模型长文档屠夫榜

本文针对2026年Q3长文档处理场景，对比分析了5款支持1M上下文的AI模型（DeepSeek-V4-Flash、Kimi-K2.5、GLM-5.1、Qwen3.6-Max-Preview、Claude-Sonnet-4-6）在成本、性能和适用场景上的表现。文章通过实际案例（21万字合同处理）展示了1M上下文直灌相比传统RAG切片方案的成本优势（从50美元降至0.02美元），详细介绍了各模型的定价

 神奇霸王龙
2026-08-22 23:59:12

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 19

#网络 #AIGC #人工智能 +2
Qwen3.8-27B 屠榜:Q4 tool calling

本文探讨了Qwen3.8-27B Q4_K_M量化版在本地视觉工具调用中的应用潜力。2026年Q3，随着多模态GGUF支持和量化技术进步，27B规模的视觉语言模型已能在RTX 4090（16GB显存）上实现1.2秒延迟的端到端视觉任务处理，包括图像理解、工具调用和结果生成。成本对比显示，本地部署单次调用成本仅¥0.031，远低于主流云端视觉API（Gemini 3.1 Flash Image ¥

神奇霸王龙
2026-08-22 23:49:28

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 7

#人工智能 #MCP
DeepSeek Harness 如何做到 99% 缓存命中率（原理详解）

DeepSeek Harness 缓存命中率详解：DeepSeek API 的上下文缓存（前缀 KV cache）叠加 dsh 只追加式的会话架构，让实际命中率冲到 97%-99%。

Justin3go
2026-08-22 22:34:26

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 7

#人工智能 #DeepSeek #开源
DeepSeek发布多模态模型deepseek-v4-flash-vision-exp：视觉能力正式接入Agent工作流

DeepSeek多模态模型上新：AI能看图，企业内容策略要变8月22日消息，DeepSeek 推出面向 Agent 时代的多模态模型 deepseek-v4-flash-vision-exp，在保持 V4-Flash 文本能力的基础上新增视觉理解能力，可处理图片输入。多模态 Agent 基准测试表现接近 Opus-4.8。这意味着 AI 不仅能读文字，还能读截图、图表、设计稿。对企业内容产品而言，

Yoyo Chen180
2026-08-22 22:27:58

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#人工智能 #深度学习 #microsoft