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智能体 AI 与 AI 智能体：五大差异及其重要性 本文将深入探讨“AI 智能体”与“智能体 AI”之间在定义、能力和应用场景上的五大核心区别，帮助企业明智地选择 AI 投资，避免误投，从而有效提升运

- 上下文工程正成为AI辅助开发的核心技能，其“动态信息编排”能力将重塑人机协作边界。 - 开发者需掌握工具链（如LangGraph管理状态）、理解信息压缩策略，以应对更复杂的系统需求

在人工智能技术持续迭代的背景下，微软于2025年2月27日正式推出Phi-4家族的两款全新成员——Phi-4-multimodal（多模态模型）与Phi-4-mini（迷你版）。

背景 DeepSeek R1 联网对话功能确实很强大，不过总是会遇到下面的"服务器繁忙，请稍后再试"的提示。 这篇文章手把手教大家如何搭建独属自己的R1满血版本（671B）联网搜索的对话服务。 搭建D

本篇文章主要介绍基于Linux系统的Tesla A30 GPU的硬件环境搭建深度学习环境，为训练和推理DeepSeek R1 提供必要的环境，篇幅最后也会介绍到MIG的一些常见报错解决方案。

准确率，即查准率（指标），指模型predict为真的样本中，确实为真的比率； 召回率，即查全率（指标），指数据集实际值为真的样本中，被预测为真的比率。 F1值****（指标）是一个综合考虑准确率和召回

在AI发展迅速的今天，作为帮助提高各行各业生产力的得力助手之一，AI编程助手已经展示了它们在编程方面的能力。那么，经过了一段时间的发展，我们是否很关心，它们究竟进化到了什么阶段，可以完成哪些任务？

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SkyPilot 是一个用于在任何云上运行 LLM、人工智能和批处理作业的框架，可最大限度地节约成本，提供最高的 GPU 可用性和托管执行。

如何辨别一个人工智能模型是否优于另一个模型？通过人为主观的认知是远远不够的，最科学的方法是通过基准测试量化自然语言的数值指标，而且很幸运现在已经存在数百个公允的基准测试让我们能客观找到优秀的模型。

使用 Google 的 Gemma 模型对 SQL 数据库进行自然语言查询。在本指南您将了解如何利用 Google Gemma 模型的强大功能，使用自然语言查询 SQL 数据库。本教程将逐步引导您设置

使用 Google 的 Gemma 模型对 SQL 数据库进行自然语言查询。在本指南您将了解如何利用 Google Gemma 模型的强大功能，使用自然语言查询 SQL 数据库。

飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)成为了业内瞩目的焦点。近期,Meta公司发布了其顶级开源语言模型Meta Llama 3,凭借卓越的性能和创新技术,再次突破了开源模型的发展极限。

传统观念被打破:"小"也可以很"能" 规模定律(Scaling Law)一直是训练大型语言模型的准绳——通过不断增加参数数量(可训练变量),模型的性能会持续提高。但这种做法代价高昂,耗费大量计算资源,

由于ollama为在本地计算资源上运行LLM提供了一个方便的框架。私人LLM的一个使用案例是根据提供的文档回答问题。

2024年2月21日，Google发布了最新的开放模型Gemma。是其为推动AI创新的开发者和研究者社区而构建的。Gemma 模型与Gemini共享技术和基础设施组件。并且其设计以Google人工智能

Sora OpenAI，打通虚拟和现实的壁垒，用三个关键词概括它，**“60s超长长度”、“单视频多角度镜头”和“世界模型”**。

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你可能觉得画一只叶子龙很简单，但其实并不是这样的。让我们一起来看看如何创作出一幅让人惊叹的作品。按照以下步骤，你不仅在创作艺术，你还在创造历史