零基础学AI大模型之LLM存储优化：大量QA与长对话问题实战
大家好，我是工藤学编程 🦉
一个正在努力学习的小博主，期待你的关注
实战代码系列最新文章😉
C++实现图书管理系统（Qt C++ GUI界面版）
SpringBoot实战系列🐷
【SpringBoot实战系列】SpringBoot3.X 整合 Min
人工智能
AuditLuma - AI代码审计系统（智能体）
AuditLuma - AI代码审计系统（智能体） 🔍AuditLuma是一个智能代码审计系统，它利用多个AI代理和先进的技术，包括多代理合作协议（MCP）和Self-RAG（检索增强生成），为代码库提供全面的安全分析。
项目地址AuditLuma
演示视
本地部署 DeepSeek R1（0528）：从“能跑”到“可用、可管、可扩展”的私人 AI 助手指南
本地部署 DeepSeek R1（0528）：从“能跑”到“可用、可管、可扩展”的私人 AI 助手指南
1. 引言：本地化的价值，不是“省钱”，而是“可控”
2. DeepSeek R1 最新版本与模型家族：你部署的不是一个模型，而是一套梯度
2.1 你现在应该知道的“新变化”
2.2 关键一句
实测百度文心快码，国产 AI 代码编辑器离 Cursor 平替还有多远？
近年来，AI代码助手如雨后春笋般涌现，像Cursor、Windsurf、Cline等工具凭借强大的代码生成和编辑能力，赢得了不少开发者的青睐。然而，一个不容忽视的现实是，这些热门工具大多来自国外，并深度绑定国外的大模型。在当前日益复杂的中美贸易关系下，这无疑给国内企业带来了潜在的“断供”和“卡脖子”风
《AI大模型应知应会100篇》第5篇：大模型发展简史：从BERT到ChatGPT的演进
第5篇：大模型发展简史：从BERT到ChatGPT的演进
摘要近年来，人工智能领域最引人注目的进步之一是大模型（Large Language Models, LLMs）的发展。这些模型不仅推动了自然语言处理（NLP）技术的飞跃，还深刻改变了人机交互的方式。本文将带领读者回顾大模型发展的
基础知识与AI的关系
提示词：你是一个大学教授，面对AI的崛起，基础知识是否还重要，应该如何更高效学习基础知识，基础知识对创新有何帮助。请以大学教授的身份，具体回答每个问题，并举例说明！
回答：作为一名大学教授，我认为基础知识在AI的崛起中仍然非常重要。虽然AI技术在不断发展，但是它的基础仍然是数学、计算机科学、统计学等学科的基础知识。如果没有这些基础知识，就很难理解AI技术的本质和原理，更难以进行创新和应用。
那么如
future——加速你的单细胞分析
由于单细胞数据本身就具有数据量大的特点，所以在进行单细胞数据分析时往往会出现运行时间太长的问题。
不过好在 Seurat 为我们提供了部分函数与 future 并行计算的链接。
安装future
future已经托管到CRAN上了，所以我们可以直接通过CRAN对其进行安装：
install.packages("future")
支持future并行计算的函数
NormalizeData
