深入浅出 AI 智能体（AI Agent）｜技术干货
随着人工智能技术的发展，智能体（AI Agents）逐渐成为人与大模型交互的主要方式。智能体能执行任务、解决问题，并提供个性化服务。其关键组成部分包括规划、记忆和工具使用，使交互更加高效、自然。智能体的应用涵盖专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景，极大地提升了用户体验与工作效率。借助智能体开发平台，用户可以轻松打造定制化AI应用，推动AI技术在各领域的广泛应用与深度融合。
通义灵码_智能编码助手_AI编程——程序员必备编程利器！
*通义灵码是阿里云的AI编程助手，提供代码智能生成、研发问答等功能，如实时续写、自然语言转代码、单元测试、优化、注释生成等。支持多种编程语言，IDE包括JetBrains、VS Code和VS 2022。优势包括跨文件感知、阿里云服务优化、多IDE集成、研发问答和双模引擎。个人基础版免费，专业版现限时免费，企业版有不同的定价和服务。
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。
llama factory 从数据集起步 跑通 qwen系列开源生成式大模型 微调
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
一文读懂“生成式 AI”
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念
