该文讨论了AI助手在企业服务中的应用，指出通用的“助手”Agent（如Coze、钉钉）在B端业务场景中表现一般，因为它们依赖用户正确指导且易发散。相比之下，任务式Agent（如TFlow）针对特定行业和场景进行微调，能更好地理解和执行复杂任务，具有更高准确性和稳定性，适合企业业务流程。TFlow的优势包括场景微调、优化流程处理，开发和使用成本较低，能直接解决实际业务问题。作者认为，B端Agent的机会在于为企业降低成本或增加效益，而任务式Agent通过微调形成的适配性成为其核心竞争力。

【5月更文挑战第16天】 本文介绍了从零构建一个轻量级的深度学习框架tinynn，旨在帮助读者理解深度学习的基本组件和框架设计。构建过程包括设计框架架构、实现基本功能、模型定义、反向传播算法、训练和推理过程以及性能优化。文章详细阐述了网络层、张量、损失函数、优化器等组件的抽象和实现，并给出了一个基于MNIST数据集的分类示例，与TensorFlow进行了简单对比。tinynn的源代码可在GitHub上找到，目前支持多种层、损失函数和优化器，适用于学习和实验新算法。

【5月更文挑战第15天】 本文介绍了LangChain中文档拆分的重要性及工作原理。文档拆分有助于保持语义内容的完整性，对于依赖上下文的任务尤其关键。LangChain提供了多种拆分器，如CharacterTextSplitter、RecursiveCharacterTextSplitter和TokenTextSplitter，分别适用于不同场景。MarkdownHeaderTextSplitter则能根据Markdown标题结构进行拆分，保留文档结构。通过实例展示了如何使用这些拆分器，强调了选择合适拆分器对提升下游任务性能和准确性的影响。

【5月更文挑战第13天】智能学生顾问构建技术学习（Lyrz SDK + OpenAI API ）

阿里云开发者社区推动云原生技术发展，提供丰富产品（如容器服务、Serverless、微服务架构、服务网格）与学习平台，助力企业数字化转型。开发者在此探索实践，共享资源，参与技术活动，共同创新，共创云原生技术新篇章。一起加入，开启精彩旅程！

ModelScope镜像是指用于在ModelScope平台上创建和管理的容器镜像，这些镜像包含用于模型训练和推理的环境和依赖；本合集将说明如何使用ModelScope镜像以及管理镜像的技巧和注意事项。

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一句“A cute girl”这样的提示词，到底在Scepter studio上可以生成多少张不同风格的图片？答案是：无限

C 练习实例7。

C 练习实例8。

封神榜大模型团队基于在多模态领域积累的先进技术，首次在多模态大模型上加入图像标记、目标检测、语义分割模块，推出了多模态大模型Ziya-Visual-Lyrics。

Stable Diffusion使用窍门

C 练习实例6。

经各研究生培养单位推荐申报、研究生院形式审核、组织专家评审，最终共有包括阿里在内的8个实践基地入选复旦大学第二届示范性专业学位研究生专业实践基地。研究生院已向每个示范性基地给予奖励支持，并将召开表彰大会为每个示范性基地授予荣誉铭牌。