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4月前
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超越单智能体!原生多Agent系统开发指南(附完整源码)
本文深入探讨多智能体系统的核心原理与工程实践,解析其模块化、错误隔离与解释性优势,并通过实战示例展示如何构建多智能体新闻生成器,助力AI协作应用开发。
multi-agent:多角色Agent协同合作,高效完成复杂任务
随着LLM的涌现,以LLM为中枢构建的Agent系统在近期受到了广泛的关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力,通过为不同的Agent分配角色与任务信息,并配备相应的工具插件,从而完成复杂的任务。
2025年大模型就业:核心技术趋势、技能要求与职业发展全景解析
随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)的技术飞速迭代,人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体(Agent)系统的深刻转型。到2025年4月,企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨,核心能力聚焦于检索增强生成(RAG)、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议,旨在为从业者提供详尽的职业规划指南,帮助其精准把握行业机遇。
LHM:单图生成3D动画人!阿里开源建模核弹,高斯点云重构服装纹理
阿里巴巴通义实验室开源的LHM模型,能够从单张图像快速重建高质量可动画化的3D人体模型,支持实时渲染和姿态控制,适用于AR/VR、游戏开发等多种场景。
Agno:18.7K Star!快速构建多模态智能体的轻量级框架,运行速度比LangGraph快5000倍!
Agno 是一个用于构建多模态智能体的轻量级框架,支持文本、图像、音频和视频等多种数据模态,能够快速创建智能体并实现高效协作。
一文读懂deepSpeed:深度学习训练的并行化
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成,提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用,还通过自动混合精度训练提高了计算效率,降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步,使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术,推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
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