对于50系显卡，我的是5070ti，cuda版本要12.8的版本不然会报sm_120不可用，建议pip安装之前先切到阿里源，清华源不稳定会报403 因此需要进行踩坑处理； RTx5070ti 对于 cuda 、pytorch 、vllm 版本有非常强的版本号依赖； 1.下载CUDA 由于我装完 Ubuntu22.04 后就自动带了最新的显卡驱动，就没有再去配置驱动。 先查看驱动能支持的CUDA最高版本，这里显示可支持到12.8。 nvidia-smi 在CUDA的 说明文档 可查看CUDA对应的驱动版本要求。 在 …
从大模型、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）三大技术维度看，网络安全领域的结合应用点可系统归纳如下： 一、大模型原生能力在网络安全的应用 1. 威胁检测与对抗 语义级攻击识别： 大模型通过理解攻击流量的自然语言特征（如钓鱼邮件话术、恶意脚本注释），识别传统规则引擎无法捕捉的语义混淆攻击。 0day漏洞预测： 分析代码/协议中的非常规模式（如异常参数传递、非常规函数调用），结合历史漏洞数据预测潜在0day风险。 多模态威胁检测： 融合分析文本日志、网络流量包、图像（如钓鱼网站截图），实现跨模态威胁关联（如钓…
中国人口结构变迁与政策响应：2020-2025 年趋势分析与影响评估 一、研究背景与概述 中国人口结构正经历深刻变革，出生率持续走低、老龄化加速发展已成为当前人口形势的主要特征。2020 年第七次全国人口普查数据显示，我国总和生育率已降至 1.3 的极低水平，跌破国际警戒线，预示着人口负增长时代的加速到来 55 。随后几年，这一趋势并未得到有效遏制，反而呈现加剧态势。2023 年，中国出生人口降至 902 万人，人口自然增长率连续第二年为负值 (-1.48‰) 25 。2024 年虽略有回升，出生人口达到 …
视频云产品团队搭建阶段性思考： 团队阶段 核心角色配置 协作重点 从0到1探索期 核心PM + 技术PM + 解决方案PM 快速验证核心功能（如直播低延迟） 规模化增长期 增加商业化PM + 体验PM 优化付费转化率及用户留存 行业深耕期 增加策略PM + 安全PM 构建行业壁垒（如医疗直播合规方案） 典型产出说明： 视频云团队可覆盖技术、体验、商业、行业的完整闭环，应对云服务市场的复杂竞争。实际配置需根据业务阶段动态调整，例如中小团队可合并“技术PM+策略PM” 核心负责人：…
像Dify、Coze这样的低代码Agent搭建工具，通过将RAG内的各类能力进行封装，供用户在GUI界面上点击几下即可进行配置。这却给很多用户造成了一种假象——好像拖拉拽一下就能配置好一个知识库问答工具，打造一个企业级的知识库助手。 （图源ChatGPT帮忙生成） 从实际落地上来看，上层封装好的能力有其局限性，低代码平台能够达到的问答精准度上限明显，可能50、60分都算很不错的了；但这个分数，对于企业级场景是完全不可用的。你会允许AI在回答一些公司财务问题、行政问题上有一丝一毫的偏差吗？ 因此，从50分到90分的过…
目标 输入一个标题，自动生成对应的一个短视频。 环境要求 1、部署n8n 2、梯子必要要求，因为很多素材来自外网，以及生成视频和调用模型所用 代理请开启允许局域网连接，如果代理模式是规则异常，请开启全局模式。 创建工作流 1、表单设计 主要功能就是提交一个话题，用户输入话题入口。 添加对应的数据，这里主要是针对输入内容的标准化格式处理。 2、添加AI-Agent 提示词 核心作用就是为Ai做预设，保证效果 我们需要输出一个指定格式的数据 添加系统提示词 你是一位资深自媒体运营专家兼文案策略师，深谙youtobe抖音…
选择最适合的 AI 应用开发框架需结合具体场景、团队技术栈及需求。以下是针对 **LangChain、Coze、Dify、Flowise、LlamaIndex** 的深度对比与分析，助你高效决策： --- ### 🔧 一、框架核心定位与适用场景 | **框架** | **核心定位** | **最佳适用场景** | **技术门槛** | |----------------|-----------------------------|------------------------------------------|…
1. SFT 和 RL 机器学习训练的区别： 1. 监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning） 定义： 在预训练模型（如基于海量文本训练的基座模型）的基础上，使用标注数据（输入-输出对）进行有监督的微调，使模型适应特定任务。 特点： 数据形式：输入（如用户提问） + 对应的理想输出（如人工标注的回答）。 目标：通过最小化预测输出与标注输出的差异（如交叉熵损失），让模型学会生成符合要求的回答。 优点：简单直接，适合学习明确的输入-输出映射。 局限：依赖高质量标注数据，无法学习更复杂的策略或长线…
在 ControlNet 基础篇，我介绍了几种使用 ControlNet 的方式，但这些方式都需要你直接将 Pose、Depth 等图导入到工作流。那如果没有这些图又该怎么办呢？ 最好的方式就是直接使用已有的图，然后将其转化为 Pose 或者 Depth 图片。进阶篇会教大家如何使用插件将图片转化为 ControlNet 能使用的图片。 Image canny ControlNet workflow 在必修课中，我介绍了 Scribble ControlNet workflow, 这个 workflow 可以将手绘…