深度学习机器

在过去两年中，RAG已经成为几乎所有AI应用的标配。无论是智能客服、企业知识库、财务分析还是法律文件问答，它们都遵循相同的逻辑流程：文档分割、向量化、向量相似度匹配、大模型...

Claude Skills为模型提供了一种全新的插件式增强能力：通过封装说明、示例和代码，让 Claude 具备特定领域的专业知识，并在需要时动态加载。...

OpenAI Agents SDK代表速度与协作 Claude Agent SDK追求稳定与深度 LangGraph强在灵活与控制 MCP则是连接一切的桥梁...

上下文工程需要不断地迭代调试和总结经验，简单的方法论无法覆盖其设计的方方面面。本文仅对上下文工程的开发和设计模式进行了阐述，并列举出了一些常见的Agent开发工具，希望对于...

vLLM对于部署过大模型的人来说应该都不算陌生, 它能极大提升LLM的服务吞吐量，显著降低推理成本。vLLM成功的核心秘诀在于一项名为 PagedAttention 的技术...

国内已经有不少专门针对OCR任务进行训练的开源VLM了。成绩打榜是一方面，实际用起来效果如何、好不好用可能又是另一方面。因此，本文将对比几款最近比较流行的VLM模型...

EmbeddingGemma是Google发布的开源小规模多语言文本嵌入模型，旨在常见设备上高效运行，同时在 MTEB / MMTEB 等评测任务中保持与同类模型相当的性能...

UltraRAG作为一个RAG框架，比较适合RAG科研人员使用，可以快速实验各种复杂的 RAG 策略，而无需重写大量代码，只需修改 YAML 文件。...

本项目采用了经典的RAG架构进行开发，基于向量数据库并结合语义检索，搭配IDE内置的命令行工具，可以减少代码库索引时可能存在的token过度消耗和长时间等待，兼容常见的AI...

aisuite作为一个开源的Python库，通过提供统一的接口和灵活的模型切换机制，简化了跨多个LLM提供商的集成过程。对于经常使用不同LLM的开发者来说，可以显著降低开发...

LangExtract正是基于这一背景诞生的一个Python框架。它并非仅仅是对 API 的简单封装，而是围绕 “Schema 驱动抽取”思想构建的，具备高度可扩展性和生产...

OpenAI现如今主推Responses API，并不仅仅是命名更新，而是为Agent、多模态、检索增强等应用场景进行的架构升级，以期成为另一个Chat Completio...

随着LLM的能力越来越强，Agent设计中更多决策权会交给模型，但是在Deep Research这种场景下，好像还是以工作流作为基本实现思路会更加合适一些，用于确保生成研究...

之前的文章介绍过主控Agent以及上下文实现的细节，除了主控Agent和上下文管理外，工具实现也是Agentic的一个重要环节。...

在沉寂了半年之后，智谱推出了新一代开源模型GLM-4.5系列，采用MOE架构并使用混合推理模式。模型统一提升了在推理、代码与智能体等多方面的能力，专为复杂智能体应用打造。...

gemini-cli 从开源至今仅一个多月，已经收获接近65K Star，作为第一个开源的通用命令行智能体工具，现如今功能已经非常完善。本文将对源码进行解析，学习其中优秀A...

上下文工程已成为现代AI Agent系统不可或缺的一部分。无论模型本身如何进化，对上下文的建模、维护、裁剪与反馈机制的设计，将决定一个智能体是否稳健、高效、可扩展。...

月之暗面发布的Kimi K2，具有目前开源模型中最大的参数量，具备非常强的coding能力。该模型从一开始就清晰地把Agentic作为该模型的核心能力，包括模型训练的整个过...

OCRFlux-3B 是目前业内首个开源支持跨页结构智能合并的模型，不仅精度高，而且支持关键的结构化能力，并且能够在消费级硬件上运行，实用性极高。...

Prompt Engineering 是我们与 LLM 交互的原始技巧，但随着智能体的开发，我们需要的不再是简单的文本生成器，而是一个智能助手。...