CDB3399的博客

Qwen-Agent是一个基于Qwen模型的框架，专为构建大型语言模型（LLM）的智能Agent应用而设计。指令遵循与工具使用：Qwen-Agent整合了通义千问模型（Qwen），赋予开发者强大的指令遵循、工具运用、策略规划以及持久记忆等核心能力。技术架构：Qwen-Agent的技术架构由语言模型（LLMs）、工具（Tools）和智能代理（Agents）等核心组件构成。它支持接入阿里云DashScope服务提供的Qwen模型服务，也支持通过OpenAI API方式接入开源的Qwen模型服务。功能特点。

1）对于语言来说顺序是十分重要的，顺序提供了一定的信息，“我爱你”和“你爱我“，就是两个不同的情况。RNN一个重视序列信息的网络，序列即前后关系。2）HIDDEN STATE(隐状态)：保存信息3）缺点：数据输入时间越早，在隐状态中占据的影响就越小。4）应用场景：机器翻译｜图生文｜语音识别｜量化交易模型1）受限于网络结构，RNN只实现N to N(机器翻译任务，一个词翻译一个词)或者1 to N，N to 1，不能解决N to M的问题。

末领取：开源人形机器人全套图纸+代码赶着的程序员节，刚刚发了个大福利：智元人形机器人，，包括设计图纸和代码！具体而言，这次开源的是智元家的。

微信登录要扫二维码，手机支付要扫二维码，共享单车也要扫二维码。除了这些在日常生活中已经非常普及的扫码场景之外，二维码在工业生产中也已经普遍应用，比如使用二维码标记物料型号，或者在二维码中保存产品的生产信息，只要通过相机扫一扫，很快就可以看到对应的内容。既然二维码可以保存很多信息，那有没有可能和机器人应用结合？当然没有问题，在很多机器人应用场景中也有广泛的二维码识别需求。