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ai基础知识
人工智能基础知识包括定义与概念、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人学。数学与算法、编程语言（如Python）及计算资源（GPU、CPU）是其技术基础。数据是AI的关键，机器学习流程涉及数据预处理、特征工程、模型训练到部署。持续学习还包括对伦理、隐私和可解释性AI的理解。
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大模型技术的发展与实践
一、大模型的概念
大型语言模型，也称大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM；Large Language Models，LLMs) 。
大语言模型是一种深度学习模型，特别是属于自然语言处理（NLP）的领域，一般是指包含数干亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型GPT-3，PaLM，LLaMA等，大语言模型的目的是理解和生成自然语言，通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。
参数可以被理解为模型学习任务所需要记住的信息，参数的数量通常与模型的复杂性和学习能力直接相关，更多的参数意味着模型可能具有更强的学习
Spring Boot 接入大模型实战：通义千问赋能智能应用快速构建
【10月更文挑战第23天】在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，大模型如通义千问（阿里云推出的生成式对话引擎）等已成为推动智能应用创新的重要力量。然而，对于许多开发者而言，如何高效、便捷地接入这些大模型并构建出功能丰富的智能应用仍是一个挑战。
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LangGraph：构建多代理动态工作流的开源框架，支持人工干预、循环、持久性等复杂工作流自动化
LangGraph 是一个基于图结构的开源框架，专为构建状态化、多代理系统设计，支持循环、持久性和人工干预，适用于复杂的工作流自动化。
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