训练
OLMo 2 32B
OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型，拥有 320 亿参数，性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略，结合预训练、中期训练和后训练，提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理，涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域，并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源，便于研究与开发。
SiteGPT.ai
一个专为网站设计的人工智能聊天机器人，旨在通过个性化的对话方式提供更好的用户体验，即时回答访问者的问题。它通过对网站内容进行训练，能够回答与网站内容相关的任何问题，从而帮助用户创建和训练自己的AI聊天机器人。
《DeepSeek从入门到精通》
《DeepSeek从入门到精通》是一份系统介绍DeepSeek技术特点、应用场景及使用方法的指南。文章涵盖提示语设计、模型选择、AI伦理、实战案例等内容，旨在帮助用户提升AI交互效率，掌握高级提示语设计技巧，推动人机协作能力的发展。适用于开发者、研究人员及AI初学者。
Qwen3 Embedding
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型，支持 119 种语言，参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义，支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序，并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异，适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。
