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大模型训练全流程实战指南基础篇(三)——大模型本地部署实战(Vllm与Ollama)
本期内容详细分享了两种主流本地部署方案:面向生产环境、支持高并发的高性能 VLLM 部署,以及面向个人快速体验、对硬件要求低的轻量级 Ollama部署,提供了从环境准备到代码调用的完整实战步骤。
🥺单智能体总是翻车?可能是你缺了这份LangGraph多Agent架构指南
在大模型应用开发的实践中,你们可能会遇到这样一个问题,无论单个智能体(Agent)的能力多么强大,其“独行侠”式的作业模式在应对复杂任务时往往显得力不从心。这好比让一位程序员独立负责从需求分析、编码、
大模型训练全流程实战指南基础篇(二)——大模型文件结构解读与原理解析
本文以Qwen3为例,分享了大模型的核心文件组成与生成对话原理,并通过代码实战演示了从加载模型到获取回复的完整流程,帮助大家真正理解大模型的核心工作机制。
大模型训练全流程实战指南(一)——为什么要学习大模型训练?
本专栏将系统拆解从数据处理、模型训练到强化学习与智能体开发的全流程,并带大家从零实现模型,大家掌握大模型训练的全技能,真正掌握塑造智能的能力!
Agent Skills 完全指南:让你的 AI Agent 拥有超能力
Agent Skills 完全指南:让你的 AI Agent 拥有超能力。本文将带你深入了解 Agent Skills 的核心机制,并手把手教你实现自己的技能系统。
LangGraph智能体开发设计模式(四)——LangGraph多智能体设计模式:网络架构
本篇重点分享了网络架构及其典型实现Swarm架构的特点,并结合代码示例展示了如何利用langgraph-swarm库构建具备动态移交能力的智能体协作网络。
LangGraph智能体开发设计模式(三)——LangGraph多智能体设计模式:主管架构与分层架构
本篇分享了多智能体系统的两种核心架构。主管架构通过主管智能体管理多个专业智能体,适合结构化任务。分层架构引入了团队与层级概念,由顶层主管协调团队主管,从而分担决策压力,提升系统处理复杂任务的能力。
从分享AI,到与AI共舞—大模型真好玩的2025总结
从前端工程师转型AI领域,回顾了2025年如何通过撰写102篇技术文章分享学习经验,以及利用AI工具(如Trae)提升工作效率的实践。面对AI时代大家应该拥抱未来,用AI赋能工作,用AI改变生活。
LangGraph智能体开发设计模式(二)——协调器-工作者模式、评估器-优化器模式
本文分享了单智能体开发的两种高阶模式:协调器-工作者模式通过动态任务分解与委派,擅长处理复杂、不确定的子任务场景;评估器-优化器模式则通过生成-反馈-优化的迭代循环,持续提升质量。
LangGraph智能体开发设计模式(一)——提示链模式、路由模式、并行化模式
本文分享了LangGraph智能体开发的设计模式:工作流模式和多智能体模式,同时详细讲解了三种核心工作流模式:提示链模式、路由模式、并行模式。这些模式为构建复杂、可靠的智能体系统提供了可复用的基础架构