本文使用一个垃圾邮件分类的任务，来说明如何基于预训练的GPT2在邮件数据集上进行微调，我们的目标是打造一个垃圾邮件分类器，输入一份邮件的内容，模型给出该邮件是否为垃圾邮件的分类结果。

最近有没有刷到类似的高赞个人IP口播视频？不需要真人出镜，不需要复杂拍摄，仅凭文字 或音频就能生成专业数字人形象，这种视频形式正在席卷各大自媒体平台！ 工作流功能 用Coze一键生成个人IP口播数字人

我们都知道，AI Agent的核心价值在于其与外部世界交互的能力，而这通过工具调用实现。传统LLM仅作为“大脑”处理文本生成和推理，而Agent则通过工具充当“感官”和“四肢”，执行实际任务（如查询天

做 SaaS 产品这么多年，我发现权限控制是个特别有意思的话题。说它简单吧，很多团队都做得奇奇怪怪；说它复杂吧，掌握了核心原理后其实也就那么回事。 如果你是产品经理、技术负责人，或者正在做 B 端产品

最近几天 Manus 的新闻不停的出现在我的信息流中，从 Manus 官方账号清空了微博、小红书上的所有内容，到裁员争议，据说将核心技术人员迁往了新加坡。一个从北京、武汉出发的纯正中国公司，最终选择了

当前不再是简单地“调教"模型说出正确的话，而是构建一个完整的信息系统，让 Agent 真正理解任务、掌握必要信息、做出正确决策。这种转变，预示着 AI Agent 正在从实验室的玩具，变成真正能够解决

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对比 Gemini-cli、OpenManus 与 Manus 的上下文策略，可以看出不同系统在工程实现上的取舍哲学。Gemini-cli 采用实用主义的轻量分层设计，70/30 压缩策略既简单又高效

LLM本质上是无状态的模型，每次调用都像一次“短暂失忆”。为了让 AI Agent真正理解上下文、具备个性化交互和任务持续性，引入记忆系统至关重要。