人工智能平台 PAI

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GBDT<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,标准化,类型转换<br />
5 分钟搞定 Hermes 部署 Windows 整合包实操详解
本文为Windows用户打造Hermes Agent零基础部署指南:无需Python/Linux经验,5分钟完成下载、解压、启动、自动配置四步操作,实现本地AI智能体一键运行。支持离线使用、文件自动化与办公辅助,安全可靠,新手友好。
谷歌深夜发布 Gemini 3.5:多模态能力再升级,开发者该怎么抓住这波机会?
Gemini 3.5 Flash于2026年5月发布,主打原生多模态与实时智能体能力:支持图文音视一体化理解、帧级视频诊断、100万token长上下文,并在编码(76.2%)、Agent任务(83.6%)等实测中超越前代。速度快4倍、成本更低,已免费开放。
如何使用 LiteLLM 网关代理统一管理你的大模型
大模型使用混乱?费用失控、切换成本高、权限难管?LiteLLM 是轻量实用的大模型网关,统一 OpenAI 兼容接口,纳管 OpenAI、Qwen、本地 vLLM/Ollama 等多源模型。支持 Docker Compose 一键部署、虚拟 Key 权限控制、预算限额与全链路可观测性,业务代码零改造即可接入。
AI Native平台,跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
2024年是AI应用的元年,以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮,经历了虚拟机时代和云原生时代,正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段,推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日,2024云栖大会上,阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布大数据AI平台全面升级,为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。
Hermes Agent 核心必学:SubAgent 子代理的 5 个实战技巧,多任务处理效率翻倍
Hermes Agent SubAgent子代理完整教程:掌握delegate_task并行委派、上下文隔离与多任务处理核心能力,提升开发效率。
人工智能(AI)技术的发展史
人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步,历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出,1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进,1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来,深度学习技术革新了AI,在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用,但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能,并在医疗、教育等领域发挥更大作用。
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