钢铁雄心4

RAGFlow v0 16版本正式发布，本次更新带来了多项实用优化与增强。针对用户普遍关注的部署方式，主要提供两种方案：基于Docker和基于Kubernetes。无论是个人开发者进行技术验证，还是企业级生产环境落地，都能找到适合的部署路径。 RAGFlow 部署方式详解 基于 Docker 部署

对于长期关注AI发展的朋友来说，知识检索与处理这块儿的技术迭代，这两年可是相当热闹。过去几年，大家可能对基于检索增强生成（RAG）的模式已经非常熟悉了，它也确实解决了不少实际问题。但最近，一股新的力量正在崛起——基于缓存增强生成（CAG）。不少业内观点认为，CAG有可能接过RAG的接力棒，成为下一代

说实话，现在再回头看那场人机围棋大战，已经能看出不一样的味道了。AlphaGo击败李世石的那一幕，当年确实让全世界为之一震——“人工智能”这个词，从此不再是科幻小说的专属。但Google DeepMind最近扔出来的一篇新论文，恰恰给这个“智能”打上了问号。论文标题叫《Agency Is Frame

人工智能发展到现在，一个核心难题始终摆在眼前：怎么让模型像人一样，不断学习新东西，还能牢牢记住旧知识，一直进步？这确实是个不小的挑战。今天要聊的这篇文章，就从实际工程的角度出发，深入拆解了一种基于多教师蒸馏的持续学习技术，为解决AI模型的“灾难性遗忘”问题提供了一条新路子。 在技术快速迭代的背景下，

随着数据科学技术的快速发展，人工智能与机器学习已成为计算机科学领域最受关注的热门方向。如今线上线下学习资源十分丰富，但真正能帮助初学者从零开始、用Python入门机器学习的实用内容并不多见。这里整理了几类高效资源，帮助刚接触的朋友少走弯路。如果你对数据科学还不熟悉，不妨先从一些入门级的科普视频入手，