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Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
FastAPI开发者福音！FastAPI-MCP：将FastAPI秒变MCP服务器的开源神器，无需配置自动转换！
FastAPI-MCP是一款能将FastAPI应用端点自动转换为符合模型上下文协议(MCP)的开源工具，支持零配置自动发现接口并保留完整文档和模式定义。
一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
智胜未来：国内大模型+Agent应用案例精选，以及主流Agent框架开源项目推荐
【7月更文挑战第8天】智胜未来：国内大模型+Agent应用案例精选，以及主流Agent框架开源项目推荐
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【强化学习】强化学习的概述及应用，附带代码示例
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一种重要范式，它通过让智能体（agent）在环境中采取行动并根据所获得的奖励（reward）来学习最优的策略（policy）。简而言之，强化学习的目标是让智能体学会在特定环境下做出决策，以最大化累积奖励。这种学习方式模拟了生物体如何在环境给予的正反馈（奖励）和负反馈（惩罚）中学习行为的过程。
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