大模型部署需要的硬件配置参考表，包含大模型推理与训练通用硬件选配表（英伟达系列、各种模型参数对照、微调和推理所需、典型场景配置方案）、.DeepSeek R1各模型硬件需求以及DeepSeek R1硬件选配的一些思路

本文是一篇详细的教程，旨在指导读者如何本地部署阿里 QwQ-32B 推理模型，帮助用户高效利用这一强大的语言模型进行开发和应用。文章分为三大部分：首先是通过 Ollama 部署模型，包括获取安装信息、本地部署、运行模型以及删除模型的步骤；接着介绍了使用 vllm 部署模型的方法，涵盖环境搭建、模型下载、Python 脚本测试以及创建兼容 OpenAI API 接口的服务器等内容；最后探讨了模型的使用方式，包括 Chatbox 配置和 API 调用示例。文章不仅提供了清晰的操作步骤和代码示例，还展示了模型在实际任务中的推理效果，适合希望在本地环境中高效利用 QwQ-32B 模型的开发者和研究人员阅读。

QwQ-32B是阿里巴巴最新发布的大模型，这款拥有320亿参数的语言模型通过强化学习（RL）技术实现了对数学推理、编程能力及通用问题解决能力的显著提升。在与DeepSeek-R1等顶尖模型的对比中，QwQ-32B不仅性能相当，而且资源消耗更低，成为追求高效能和环保AI解决方案的理想选择。本文深入剖析了QwQ-32B的特点、优势、部署方法及其应用场景，为开发者提供了一条通往未来人工智能的清晰路径。

Manus是一款基于多智能体架构的AI代理，能够自主规划和执行任务，具有任务理解、分解、执行计划制定、工具使用、记忆管理等功能。其核心模块包括规划模块、记忆模块和工具使用模块，通过多智能体协作完成复杂任务，具备自主规划能力、上下文理解、工具集成、安全隔离等特点，适用于旅行规划、金融分析、教育支持、商业决策、市场研究等场景，与传统AI助手相比有显著差异和优势。

在当今快节奏的产品开发环境中，如何高效地从概念到原型是每个产品经理面临的挑战。本文将为你揭示如何利用Cursor 0.46版本与Claude 3.7的强强组合，迅速勾勒出产品原型的核心逻辑，并通过实际案例展示其强大的开发技巧。无论是交互设计、视觉布局，还是初步的前端功能实现，这一组合都能轻松搞定，让你的原型开发效率翻倍，节省大量时间和成本。如果你希望在短时间内打造出高质量的原型，这篇文章绝对不容错过！

KTransformers作为一个开源框架，专门为优化大规模语言模型的推理过程而设计。它支持GPU/CPU异构计算，并针对MoE架构的稀疏性进行了特别优化，可以有效降低硬件要求，允许用户在有限的资源下运行像DeepSeek-R1这样庞大的模型。KTransformers实现了强大的CPU+DDR5+24GB显存环境下本地运行DeepSeek-R1满血版的能力，大大降低了部署成本和技术门槛。

本文介绍了 Figma-Context-MCP 服务器，这是一个专为 AI 编码工具 Cursor 设计的解决方案，通过提供 Figma 文件的结构化布局信息，显著提升 AI 将设计转换为代码的准确性和效率，简化开发流程，助力开发者高效实现设计到代码的转换。

本文介绍下什么是KTransformers、架构、核心功能以及如何使用它，最后介绍下KTransformers的适用场景。

结合自己的深度的实战经验，把项目管理概念引入到Cursor里面来，这样可以真正地利用Cursor的能力，帮你完成一些复杂的项目工作。

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