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Mistral Large 4 拆解:1T 总参为何只激活 49B

Mistral Large 4(Le Chonk)10 月 6 日开启公开预览,10 月 27 日开放权重。本文拆解其 1.05T 总参、49B/52B 激活的细粒度 MoE、原生多模态与 1M 上下文,并梳理基准、部署显存门槛、许可证、价格和适用人群。 ...

奇摩爱分享:用WorkBuddy做数据看板自动播报

博主头像 很多团队的数据看板做得挺漂亮,但真正的问题是"没人看"。大屏挂在墙上,页面存在收藏夹里,只有月末复盘时才会被打开一次。数据本身是好的,坏在它等着人主动去查,而人永远有更急的事。客观来说,把数据做出来只是第一步,让数据自己走到人面前,才是看板真正的价值所在。 一、看板明明有数据,为什么还是没人看 第一 ...

AI Agent入门运行流程

博主头像 AI Agent入门运行流程将 AI Agent 从接收用户提问到最终返回结果的整个过程,拆解为了 20 个具体步骤,展示了用户、智能体(Agent)、Agent Skills(技能)、大模型(LLM)、MCP(模型上下文协议)和工具这六个核心角色之间的协作机制。整个流程可以流畅地划分为以下五个阶段 ...

QoderWake 与数字员工:从概念到部署

博主头像 一、什么是数字员工?什么是 QoderWake? 数字员工(Digital Employee / Waker)是 QoderWake 中的核心概念。它是一个具备以下特征的 AI 工作单元: 特征 说明 可对话 能在钉钉群聊、单聊中被 @,像真人一样沟通 有身份 可以以"钉钉用户"或"钉钉机器人"身份 ...

计算巢Agent部署:免费试用,降低企业 AI 应用探索门槛

博主头像 背景:为什么需要免费试用 计算巢 Agent 部署是面向 Agent 服务的云上部署和托管平台,帮助用户把 Agent 快速部署到阿里云,并在控制台中完成访问、连接和运维管理。 企业探索 Agent 能力时,最常见的问题不是「是否感兴趣」,而是「值不值得投入」。如果一开始就要准备完整预算、资源和开发 ...

Windows 口述邮件:本地整理成稿

口述工作邮件,把“识别”和“整理成稿”分开:先确认录音是否离开本机,可断网实测并查看云端识别开关;再写称呼、目的、事项、下一步四行骨架,照骨架分段口述;整理档位按速记、文档、邮件选择,去口水词不等于改书面语。口述时放慢数字日期、人名代号、否定限定,关键数字可重复。发送前只核对数字与人名等关键信息,压... ...

EmbeddingGemma 2:740M 多模态嵌入怎么跑离线 RAG

EmbeddingGemma 2 是 Google DeepMind 发布的 740M 开放权重多模态嵌入模型,把文本、代码、图像、视频、音频投影到同一个 768 维向量空间。本文拆解它的模块化编码器与四档按需加载、MRL 向量截断(768→512/256/128 维)以及浏览器与端侧离线 RAG ... ...

奇摩有话说:用WorkBuddy做会议排期与会议室调度

博主头像 会议室门上那张"已预约"的纸条,大概是办公室里最没说服力的东西。纸上写着下午两点到三点,实际一点四十就有人坐进去了,两点钟真正要用的人站在门口打电话找人。排会这件小事,几乎每个团队都在用最原始的方式处理,而它恰恰是自动化能立刻见效的地方。不得不说,越是每天重复上百次的琐事,越容易被一句"就这样吧"糊 ...

AI时代,编程基础还要不要学

博主头像 有人问,既然计算器能做加减乘除,科学计算器还能算更复杂的公式,又快又准,那为什么还要学数学?同样的逻辑,现在AI能写代码了,是不是也不用学编程基础了? 这个类比听起来聪明,但忽略了一个关键:计算器只负责执行运算,它不理解问题。你得先知道要算什么、怎么列式、结果是否合理,才能正确使用它。编程也一样,A... ...

奇摩实战笔记:用WorkBuddy做客户满意度回访

博主头像 客户满意度回访这件事,几乎所有做企业服务的团队都认同它重要,但真正能坚持做下来的并不多。原因并不复杂:它不是不会做,而是做不动——名单要人工整理、话术要人工改写、回复要人工归类,一轮下来两三个人搭进去好几天。事实上,回访卡住的地方从来不是诚意,而是流程。 一、客户回访做不动的三个真实卡点 第一个卡点 ...

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