LangFlow支持實(shí)時(shí)預(yù)覽？這才是高效AI開發(fā)的關(guān)鍵！ 在構(gòu)建智能問答系統(tǒng)、自動化客服或知識引擎的今天，開發(fā)者常常面臨一個共同困境：明明思路清晰，卻因?yàn)榉磸?fù)調(diào)試提示詞、調(diào)整鏈?zhǔn)竭壿嫸ㄔ谠万?yàn)證階段。每次修改都要重新…

簡介 文章對比了兩種AI智能體概念：靜態(tài)工作流（預(yù)設(shè)指令執(zhí)行）和真正智能體（LLM驅(qū)動）。真正的智能體遵循"感知-思考-行動-觀察"閉環(huán)，包括感知環(huán)境、思考規(guī)劃(工具選擇)、執(zhí)行行動和上下文迭代&…

CSP-S 第二輪算法比賽已于昨日結(jié)束；下面分享我的題解。 第一題，難度為普及+/提高，后悔貪心，難度還好，即使不會可以得到 70 分。 第二題，難度為提高+/省選?，剪枝或者多路合并，會卡住不少人，不過被卡了可以得 80 分。 第三題，難度為省選/NOI?，哈希與 AC 自動機(jī)會…

LangFlow與StatefulSet：構(gòu)建可信賴的AI工作流平臺 在AI應(yīng)用從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境的過程中，一個核心挑戰(zhàn)浮出水面：如何讓復(fù)雜的語言模型工作流既易于構(gòu)建，又能穩(wěn)定運(yùn)行？我們常常看到開發(fā)者用幾行代碼快速搭出驚艷的原型…

鎖相環(huán)（Phase-Locked Loop, PLL）是一種基于反饋控制的閉環(huán)電子系統(tǒng)，通過動態(tài)調(diào)節(jié)輸出信號的頻率和相位，使其與輸入?yún)⒖夹盘柋３志_同步。1. 基本組成PLL主要由三個核心模塊構(gòu)成（部分系統(tǒng)包含分頻器）&#…

第一步:學(xué)會nvm管理多個node windox 安裝node 兩個版本（nvm 實(shí)現(xiàn)）-CSDN博客 第二步:配置運(yùn)行環(huán)境,參考項(xiàng)目ReadMe說明文檔(不一定適合你的項(xiàng)目) ###### 安裝 fnm (快速 Node 管理器) winget install Schniz.fnm###### 配置 fnm 環(huán)境 fnm env --use-on-…

模型高效微調(diào)的N種方式 許多出色的 CV 研究通過預(yù)訓(xùn)練與全參微調(diào)在不斷突破視覺任務(wù)的極限。但隨著模型參數(shù)邁向億級，全參數(shù)微調(diào)仍然是最佳的視覺任務(wù)微調(diào)方式嗎？ 全參微調(diào)的做法是解凍模型所有參數(shù)，用新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練。這就會遇到以下三大困…

這個AI產(chǎn)品經(jīng)理100個面試問題的系列文章，是學(xué)習(xí)的記錄，也是實(shí)踐的反思，學(xué)以致用，不斷反思，在瞬息萬變的AI時(shí)代，是最快的成長方式。 今天這道題目比較簡單，是個AI認(rèn)知入門常識：生成式…