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本文从零开始手写Python Agent,拆解LLM、工具、循环三大核心机制,用最小代码示例帮助小白快速理解Agent本质。通过"思考-行动-观察"循环,阐述ReAct模式原理,并对比LangChain等框架的优劣。文章强调掌握Agent底层逻辑比死…
阅读更多 →从去年开始,我们团队一直在用 Excel 加微信群管客户,客户一多就彻底乱套了。销售说找不到历史跟进记录,客服说客户在微信上问他问题,他根本分不清是哪条线索,我这边想汇总一个成交漏斗,得让运营手动导出三四…
阅读更多 →文章指出AI岗位需求全面爆发,月薪70K的AI岗位随处可见,各行各业都在抢AI人才。AI大模型开发工程师等岗位的平均薪资比同类传统开发岗高出10%-30%。文章强调AI开发门槛没有想象中高,普通人经过系统实战学习也能胜任 最近刷招聘软件,…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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