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如何在Agent中设置Memory
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由互联网大厂和中科院研究所的算法数分小伙伴们创建,热爱竞赛知识分享,获得过Kaggle、阿里天池等算法竞赛冠亚季成绩。每日给小伙伴带来机器学习、NLP、数据分析知识分享、竞赛干货、职场经验和内推~
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体验智能体构建过程:从零开始构建Agent
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检索增强生成(RAG)的最新发展:一文汇总11种新型RAG算法!
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RAG 与 MCP 如何以不同方式解决大模型的局限性
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一文详解模型上下文协议MCP
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RAG 真的已死?为什么大上下文窗口还不够(至少目前如此)
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实战教程来了!从零开始打造MCP+Ollama集成
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AI代理是大模型实现可扩展智能自动化的关键
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《我认识的最优秀的程序员》
AI
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大模型
NoSQL数据库
内容由AI生成,,,Hacker News 上《我认识的最优秀的程序员》的文章,写得很实在,挺有共鸣。作者总结了他见过的那些顶尖程序员的共同点:\x0a\x0a1. 死磕官方文档 (Read the Reference): 这点我觉得太对了!遇到问题,别老是第一个就跑去 Stack Overflow 或者问 AI,也别瞎猜。大佬们会直接去看官方文档、去看源码。那才是第一手资料,而且很多时候写得比想
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推理模型不一定说的是真话:关于大模型“思维链”的隐藏真相
AI
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云通信
推理模型不一定说的是真话:关于大模型“思维链”的隐藏真相
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精选的 MCP Server集合!
AI
向量数据库
大模型
数据库
MCP 是一种开放协议,通过标准化的服务器实现,使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源进行交互。
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大模型背景下智能体、工具、函数和MCP傻傻分不清?
大模型
大模型
向量数据库
容器
大模型背景下智能体、工具、函数和MCP傻傻分不清?
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致Great
LangGraph Agent 架构图
云原生
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NoSQL数据库
LangGraph Agent的一个示例工作流程,比较清晰:先给文本分类,然后抓取重点内容,最后自动生成摘要等
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致Great
端到端多模态模型:Qwen2.5-Omni发布
AI
大模型
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关系型数据库
Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai Hugging Face:https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B ModelScope:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B DashScope:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni GitHub:https://github.com/QwenLM/
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LLM模型尺寸的秘密:模型大小如何影响性能、成本与实际应用?
大模型
大模型
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云通信
LLM模型尺寸的秘密:模型大小如何影响性能、成本与实际应用?
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致Great
从代码检索到生成,Code Embedding Model如何改变开发者的工作方式?
AI
向量数据库
大模型
数据库
SFR-Embedding-Code:用于代码检索的嵌入模型系列SFR-Embedding-Code:https://huggingface.co/Salesforce/SFR-Embedding-Code-400M_Rhttps://huggingface.co/Salesforce/SFR-Embedding-Code-2B_R代码检索是人工智能领域中一个关键但尚未得到充分探索的领域。虽然文本
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【RAG实战 】 手把手教你从零手撸一个语义切块,解锁更多优化技巧!
云原生
火山方舟
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大模型
在RAG(Retrieval-Augmented Generation)中,chunk是个关键步骤。
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解锁的搜索与推理新模式:DeepSearch与DeepResearch的区别
AI
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数据中台
解锁的搜索与推理新模式:DeepSearch与DeepResearch的区别
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致Great
为什么 RAG 会失败以及如何解决?揭秘背后三大致命缺陷!
AI
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云通信
为什么 RAG 会失败以及如何解决?揭秘背后三大致命缺陷!
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致Great
AI老板心中的迈巴赫:DeepSeek+Ollama+Xinference+RAGFlow+Dify部署教程,RAG落地5件套!
AI
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机器学习
DeepSeek-R1火了之后,Ai老板部署需求大大提升,抛开效果不谈,五件套易用性和灵活性相比VLLM大大提
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