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大模型真好玩
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公众号:大模型真好玩。北京理工大学本硕,曾就职于字节阿里,目前在某大型国企研究大模型。分享最简洁最实用的人工智能大模型开发经验,看好未来世界人工智能大模型会和PC一样成为人手必备的工具!
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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!
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
LangGraph1.0速通指南(三)—— LangGraph1.0 自动邮件处理智能体实战
本文通过构建自动邮件处理智能体,系统演示了LangGraph1.0的状态管理、条件路由、人在回路等核心机制在实战中的应用。相信大家经过实战,能更加掌握LangGraph1.0编写智能体的核心技巧。
JS引擎:它们是如何工作的?从调用堆栈到Promise,需要知道的所有内容
大家都说简历没项目写,我就帮大家找了一个项目,还附赠【搭建教程】。 有没有想过浏览器如何读取和运行JS代码? 这看起来很神奇,我们可以通过浏览器提供的控制台来了解背后的一些原理。 在Chrome中打开浏览器控制台,然后查看Sources这栏,在右侧可以到一个 Call Stac…
LangGraph1.0速通指南(二)—— LangGraph1.0 条件边、记忆、人在回路
本期文章深入讲解了 LangGraph 1.0 的三大进阶功能:通过 Command 对象实现节点内路由、通过检查点实现记忆、通过中断实现人在回路。这些功能为构建复杂可控且具备记忆的智能体提供强大支持
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