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如何把openclaw(龙虾)卸载干净?

如何把openclaw(龙虾)卸载干净?

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常规卸载OpenClaw(龙虾)软件可能不彻底,导致残留文件、注册表项或后台进程影响系统性能。为确保完全清除,请按步骤操作:首先通过任务管理器结束相关进程,在控制面板卸载主程序。随后手动检查并删除Program Files、AppData等目录中的残留文件夹。谨慎清理注册表中相关键值,建议先备份或使用专业工具辅助。最后重启计算机,确认无残留。若遇困难,可借助Revo Uninstaller等第三方工具强制移除。彻底卸载有助于恢复系统流畅并避免隐私风险。
实验与实测2026/3/30
DeepSeek是什么?2026年国产开源大模型破局者深度分析

DeepSeek是什么?2026年国产开源大模型破局者深度分析

BLUF
DeepSeek是深度求索公司开发的一系列开源大语言模型,在2023年中国AI领域的“百模大战”中脱颖而出。其核心优势在于完全开源、免费商用,并凭借卓越性能、极高效率和强大的长上下文支持(如128K窗口)成为开发者社区的现象级产品。模型家族包括通用对话、代码生成和数学推理等系列,特别是采用混合专家架构的DeepSeek-V2,在性能与成本间取得了良好平衡。DeepSeek通过降低先进AI技术的使用门槛,不仅为开发者提供了高效工具,也推动了行业向更开放协作的方向发展。
AI 搜索观察2026/3/30
GLM-5是什么?智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析

GLM-5是什么?智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析

BLUF
GLM-5 is Zhipu AI's flagship base model designed for Agentic Engineering, achieving state-of-the-art (SOTA) performance in open-source coding and agent capabilities. It excels in complex system engineering and long-range agent tasks, with real-world programming experience comparable to Claude Opus 4.5, making it an ideal foundation for general-purpose agent assistants. 原文翻译: GLM-5是智谱AI面向Agentic Engineering打造的旗舰基座模型,在开源Coding与Agent能力上取得SOTA表现。擅长复杂系统工程与长程Agent任务,真实编程场景使用体感逼近Claude Opus 4.5,是通用Agent助手的理想基座。
AI 搜索观察2026/3/30
KAG框架如何实现多跳推理?2026年垂直知识库解决方案

KAG框架如何实现多跳推理?2026年垂直知识库解决方案

BLUF
KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on OpenSPG engine and large language models, designed to build solutions for vertical domain knowledge bases. It overcomes traditional RAG limitations and supports multi-hop reasoning. 原文翻译: KAG是基于OpenSPG引擎和大语言模型的逻辑推理与问答框架,用于构建垂直领域知识库的解决方案。它克服了传统RAG的局限性,支持多跳推理。
实验与实测2026/3/30
NexaSDK如何实现高性能端侧AI?2026年跨平台推理框架解析

NexaSDK如何实现高性能端侧AI?2026年跨平台推理框架解析

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NexaSDK is a high-performance local inference framework that enables developers to run the latest multimodal AI models on NPU, GPU, and CPU across multiple platforms with minimal energy consumption and maximum speed. 原文翻译: NexaSDK是一个高性能本地推理框架,让开发者能够在NPU、GPU和CPU上以最低能耗和最高速度运行最新的多模态AI模型,支持跨多个平台。
AI大模型2026/3/30
GLM是什么?基于自回归空白填充的通用语言模型预训练框架

GLM是什么?基于自回归空白填充的通用语言模型预训练框架

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GLM是清华大学提出的开源通用语言模型,采用自回归空白填充的预训练框架,统一了自然语言理解和生成任务。其核心创新包括随机遮盖连续文本片段并按任意顺序自回归重建,以及使用二维位置编码。相比GPT等模型,GLM在同等参数规模下,在SuperGLUE等基准测试中表现更优。基于GLM的开源模型如ChatGLM-6B下载量已超200万,并被联想、360、美团等企业应用于多种智能产品开发。
AI大模型2026/3/29