专访汶生｜或许你没有听过具身智能实训，但是已经有人这样做了
汶生在2023年底创办TsingtaoAI公司之前，就已经深入具身智能高校实训领域和AI人才培养方面。最近一年，汶生带领核心技术团队完成了具身智能高校实训解决方案、AI Agent应用开发实训解决方案和华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优实训方案。这些方案赋能与高校CS/AI专业的实训和企业IT/AI员工的内训，通过前沿技术和实训解决方案的结合，让学习者可以迅速掌握AI/具身智能/智算行业的核心和前沿技术。
企业内训｜基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-上海某央企智算中心
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
企业微信接收语音消息并自动回复
本文介绍如何在企业微信中通过应用机器人实现语音消息的自动回复。具体步骤包括：创建企业微信应用，获取AgentID和Secret；使用AppFlow模版创建连接流并配置鉴权凭证；选择语音识别模型和大模型应用（如通义系列）进行自动回复；配置企业微信应用接收消息API及可信IP；最后测试应用功能。通过这些步骤，用户可以高效地利用大模型技术提升企业微信的使用体验。
大模型的综合分析报告
- **性能**：所提及的模型在性能上均表现出色，特别是在语言生成和理解方面。参数规模较大的模型（如DeepSeek-LLM-67B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat等）通常能提供更为丰富的语言处理能力。
- **显存**：显存需求因模型参数规模而异，但一般较大规模的模型需要较高配置的硬件支持。
- **生态**：Llama、GLM等模型在开源社区中较为受欢迎，拥有一定的用户基础和生态支持。其他模型可能处于发展初期，生态支持有待加强。
- **更新频率和时间**：具体更新频率可能因开发者团队和模型版本而异。但一般而言，开源模型可能会不断更新以改进性能和功能。
- **效果评估**：在对话
使用贪心算法解决最小生成树问题
大家好，我是V哥。今天聊聊贪心算法解决最小生成树问题。面试中遇到此类题目，需掌握Prim和Kruskal算法。Prim适合稠密图，Kruskal适合稀疏图。两者时间复杂度分别为O(m log n)和O(m log m)，各有优缺点。应用场景广泛，包括图像处理、传感器网络、社交网络分析等。关注V哥，全栈之路一起走。