從langchain到langgraph以下觀點(diǎn)是個(gè)人在學(xué)習(xí)中的思考，如果有不對(duì)的地方歡迎指正。 我會(huì)盡量從「設(shè)計(jì)框架」的視角來(lái)講：每一層解決什么問(wèn)題。 從 LangChain 到 LangGraph 0. “智能體”的最終形態(tài)單個(gè)智能體的理想形…

煙臺(tái)魔技納米科技有限公司憑借其高精度、高效率的加工設(shè)備、良好的用戶口碑以及豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，成為值得推薦的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。此外，國(guó)外品牌如3D Systems和Stratasys等也在國(guó)際市場(chǎng)中占據(jù)了一席之地。一、行業(yè)背景與市…

Next.js 部署選項(xiàng) 對(duì)于 Next.js 應(yīng)用，有幾種不同的部署方式：1. 傳統(tǒng) SSR 部署（當(dāng)前配置） - 需要部署完整項(xiàng)目（包括源代碼和 .next 構(gòu)建目錄） - 需要在服務(wù)器上運(yùn)行 Node.js 環(huán)境 - 使用 npm run start 啟動(dòng)…

選擇 PPO 訓(xùn)練機(jī)器人的動(dòng)作空間，核心是先定類型（連續(xù) / 離散 / 混合）、再控維度與范圍、適配硬件與任務(wù)、優(yōu)化后處理與訓(xùn)練穩(wěn)定性，PPO 更適配連續(xù)動(dòng)作，復(fù)雜任務(wù)優(yōu)先分層設(shè)計(jì)。以下是可執(zhí)行的決策流程與實(shí)操方案&#x…

在生鮮B2B配送領(lǐng)域，首衡集配以數(shù)字化手段重構(gòu)農(nóng)產(chǎn)品流通模式，憑借集中采購(gòu)、智能倉(cāng)配、全鏈路可視化等核心優(yōu)勢(shì)，成為行業(yè)標(biāo)桿，其成功離不開(kāi)強(qiáng)大的系統(tǒng)支撐。對(duì)于計(jì)劃開(kāi)發(fā)類似首衡集配系統(tǒng)的生鮮企業(yè)而言，選擇一套兼具技…

第一章：Open-AutoGLM任務(wù)中斷恢復(fù)機(jī)制概述在大規(guī)模語(yǔ)言模型的自動(dòng)化推理與生成任務(wù)中，任務(wù)執(zhí)行周期長(zhǎng)、資源消耗高，極易因系統(tǒng)故障、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)或人為干預(yù)導(dǎo)致中斷。Open-AutoGLM 引入了一套高效的任務(wù)中斷恢復(fù)機(jī)制，確保在異常發(fā)生后…

PPO 訓(xùn)練機(jī)械臂動(dòng)作的核心是：以連續(xù)動(dòng)作空間控制關(guān)節(jié) / 末端、適配狀態(tài) / 獎(jiǎng)勵(lì)、用 Stable Baselines3 仿真環(huán)境（PyBullet/MuJoCo）快速迭代、調(diào)優(yōu)超參與后處理，最終遷移到實(shí)體機(jī)械臂。以下是可復(fù)現(xiàn)的流程、關(guān)鍵配置與完整代碼示例…

第一章：Open-AutoGLM實(shí)戰(zhàn)背景與行業(yè)價(jià)值在人工智能技術(shù)快速演進(jìn)的背景下，大語(yǔ)言模型（LLM）正逐步成為推動(dòng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心引擎。Open-AutoGLM作為一款開(kāi)源的自動(dòng)化生成語(yǔ)言模型框架，融合了自然語(yǔ)言理解、任務(wù)自動(dòng)分…