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DeepSeek-V2.5的时就有听说过，直到 V3出来时开始使用已经体验了一个多月，说实话效果没那么惊艳会莫名从中文会话突然吐出英文。用的官方Web网页稍微多点，Api接口也有在使用其性价比比较高，价格性能相对于其他模型比较便宜，目前注册就送十块钱使用额度。 V3推出时就已

Agents从去年大模型火后就开始爆发，特别是今年2025又被成为Agents元年，像是要无处不存在Agents似的。Agent是什么，直译过来就是代理，但在国内人工智能领域通常被译为智能体。从智能体这个名字可以大概想象出这个Agents可能与智能相关，此概念出现已经有相当长时间了。随着

语言大模型是通过大规模数据集训练而来可以帮我们进行文本生成、内容总结，但对于一些小众知识、内部数据模型不一定知道怎么回答，这时候可能会胡言乱语。目前要想在特定领域小众知识或私密数据时模型能够表现出比较好的水平目前主要有两种方式可以实现：模型微调、外挂知识库也就是RAG模式，RAG模式之前

现在很多语音助手比如小爱同学、小度等都有支持方言语音识别，开源模型也有不少中文的ASR(自动语音识别)预训练模型可做到开箱即用。方言的ASR模型比较少特别是海南话ASR模型更是没有。这几篇文章主要是基于Transformer从0开始训练一个海南话语音识别模型，当然效果可能不会特别好，这也

上篇文章介绍了使用大模型构建生成知识图谱，其实也可不用大模型用其他方式构建生成知识图谱，但RAG要结合知识图谱使用关键还是怎么把图谱的内容查询出来；简单来说可以先查出Chunk集在关联查出每个Chunk所关联的实体Entity再查询出实体之间的的关系集；这里说的RAG结合知识图谱和微软开

2025-01-14

AI Agents(智能体)是什么能做什么

浅看浅谈浅体验DeepSeek-R1模型