LLMware - 企业级知识增强生成框架
概述: 专注于企业级 RAG 的开源工具链，通过集成 50+ 小型专业化模型和完整的数据处理管道，让企业能快速、安全、高效地构建基于私有知识的 AI 应用
专注小型专业化模型
· 提供了 50 多个经过特定任务微调的小型模型
· 这些模型被优化用于问答、分类、总结和信息提取等企业场景
· 不需要大型 GPU 就能在笔记本电脑上运行
完整的 RAG 工具链
· 提供了从数据接入、组织、索引到查询的全流程工具
· 支持多种数据库选项,从简单的文件数据库(SQLite、ChromaDB)到分布式数据库(MongoDB、Milvus)
· 内置了文档解析、文本分块、向量嵌入等核心功能
易于使用的核心组件
· Model Catalog: 统一的模... See more
顶尖干货：量价关系解析，精准跟随庄家抄底和逃顶
市场的价量关系常见规律：
🟨缩量上涨，涨不停：当成交量减少时，分歧小，市场容易在共识中持续上涨。
🟨放量下跌，跌不深：恐慌性抛售虽然带来下跌，但由于分歧增大，市场往往能迅速修复。
🟨放量上涨，涨不高：分歧过大，市场的上涨趋势难以长久。
🟨缩量下跌，不见底：没有分歧的下跌，可能还会持续一段时间，直到出现 “突变”。
成交量的本质：分歧才是交易的源动力
首先，我们得明白一个概念：成交量 = 市场分歧。
成交量放大，意味着买卖双方的意见分歧加剧，有大量人愿意卖，同时也有大量人愿意买。反之，成交量缩小，则说明市场共识较强，分歧减少。
换句话说：没有分歧就没有交易，市场的波动本质上是 “分歧与共识的博弈”。这也是为什么分析成交量的变化，可以帮... See more
From breaking news and entertainment to sports and politics, get the full story with all the live commentary.
很多人担心DeepSeek的低成本训练会冲击显卡市场，但我认为其实是利好
首先一个误区是其他厂商模仿DeepSeek就不需要那么多卡了。
其实DeepSeek-R1的低成本训练方法是可以scaling的。也就是说用更多卡，理论上效果只会更好。他本质上是一种improvement of scaling law，可以参考我下面画的不太严谨的示意图。在deepseek出来之前，其他大模型用PRM (process reward model)的时候，已经观察到scaling law失效，边际效应递减了，因为需要额外的卡训练PRM模型来监督推理过程，但是deepseek的出现重新验证了scaling law，也就是多一张卡，性能就成正比提升。这对显卡市场显然是一种利好。
另一个误区是DeepSee... See more