本文深入探討AI智能體的設(shè)計模式，區(qū)分工作流（遵循預(yù)定義路徑）與智能體（具有更高自主權(quán)）。系統(tǒng)介紹3種工作流模式（提示鏈、路由、并行化）和4種智能體模式（反思、工具使用、規(guī)劃、多智…

LLaMA TensorFlow版本開源項目的技術(shù)實踐洞察 在大語言模型（LLM）從研究走向落地的今天，一個核心問題擺在工程團隊面前：如何將像LLaMA這樣的先進(jìn)架構(gòu)，穩(wěn)定、高效地部署到生產(chǎn)環(huán)境中？盡管PyTorch憑借其動態(tài)圖…

企業(yè)權(quán)限管控難，用戶 / 組織 / 崗位權(quán)限交叉？ 新增角色怕沖突、批量授權(quán)易遺漏、互斥權(quán)限難管控？ JNPF 角色管理功能直接破解難題 —— 支持用戶、組織、崗位三類角色創(chuàng)建，可設(shè)置互斥、基數(shù)、先決約束規(guī)則，靈活添加 …

Hugging Face Transformers集成TensorFlow實戰(zhàn) 在企業(yè)級AI系統(tǒng)中，我們常常面臨這樣一個現(xiàn)實：研究領(lǐng)域最先進(jìn)的模型往往誕生于PyTorch生態(tài)，而生產(chǎn)環(huán)境卻牢牢建立在TensorFlow之上。這種“研發(fā)-落地”的割裂，曾讓無數(shù)團隊陷入兩難—…

STM32嵌入TensorFlow Lite模型實戰(zhàn)：從零部署邊緣AI 在智能制造車間的一臺老舊電機旁，工程師正調(diào)試一個指甲蓋大小的傳感器節(jié)點。它每5秒采集一次振動數(shù)據(jù)，無需聯(lián)網(wǎng)，卻能準(zhǔn)確判斷軸承是否即將失效——這背后并非依賴云端算力&#…

深入解析：Flutter 3.38和Dart 3.10中最大的更新pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", …

香儂科技NER模型TensorFlow版本遷移實踐 在金融文檔自動解析、司法文書信息抽取等高精度場景中，命名實體識別（NER）早已不再是實驗室里的學(xué)術(shù)任務(wù)，而是直接影響業(yè)務(wù)效率與合規(guī)性的核心組件。香儂科技的NER系統(tǒng)每天處理數(shù)萬份專業(yè)文…

AI芯片初創(chuàng)公司如何接入TensorFlow生態(tài)體系 在AI硬件創(chuàng)業(yè)的賽道上，流片成功只是第一步。真正決定一家AI芯片公司能否活下去的關(guān)鍵問題，不是算力峰值有多高，而是——開發(fā)者愿不愿意用你的芯片？ 現(xiàn)實很殘酷：大多數(shù)企業(yè)已…