【调剂】汕头大学 王栋梁老师 调剂招收智能控制、 机器人、人工智能等方向研究生...

最新推荐文章于 2025-10-13 15:22:16 发布
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#人工智能 #大数据 #区块链 #机器学习 #python

汕头大学工学院的王栋梁博士，硕士生导师，现招收计算机/软件相关专业的调剂生。王博士在华南理工大学获得工学博士学位，专攻移动机器人轨迹跟踪、多机器人编队控制及集群优化，已在多个国际期刊发表论文，并担任多个权威学术刊物的审稿人。欢迎对相关领域感兴趣的学生申请加入汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室进行科研工作。

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导师介绍：王栋梁，男，硕士生导师，汕头市高层次人才。2016年9月至2021年9月于华南理工大学取得工学博士学位，2021年12月至今受聘于汕头大学工学院，主要研究方向为移动机器人轨迹跟踪、多机器人编队控制及集群优化，已在国内外重要期刊和会议上发表论文十篇，其中SCI检索五篇，EI检索三篇，是Applied Intelligence、Journal of Intelligent & Robotic Systems等多个国际权威学术刊物的审稿人。

导师主页：https://eng.stu.edu.cn/info/1084/2645.htm
实验室介绍详见网址：http://imagelab.stu.edu.cn/

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Dify之八添加各种在线大模型
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扣子和DIfy调用deepseek对比分析
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近日，与网络高人学习，用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型，可以构建自己的业务级智能体，觉得还挺好玩的。依赖 DeepSeek 是否提供开放 API（如 HTTP API）支持多模型协同（如 DeepSeek + GPT-4 混合调用）通过平台预置的模型接口选择 DeepSeek（需平台支持）适合快速测试 DeepSeek 的基础能力（如生成文案）可自定义模型参数（如温度值、max_tokens 等）可自由扩展功能（如结合 RAG、自定义数据处理逻辑）
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工作流如下图，首先获取了当前时间，需要注意的是设置正确时区，接下来获取的时间，作为上下文参数输入到大模型节点中，通过提升词，引导大模型根据当前时间，搜索近24小时的新闻，并结构化为新闻简讯文稿,(需要注意的是，该工作流开始节点，未预设输入提示词变量query,直接运行即可！验证结果完全符合，包括时间，真实性，领域等都满足工作流的基本需求，这种通过增加Dify插件实现的资讯获取方式，具有较高的灵活性，但每次构建工作流时，需要比较复杂的处理和配置，还需要写Python代码，对没有代码背景的人不够友好；
dify+火山引擎
03-18
### Dify 和火山引擎集成的相关信息 Dify 是一款基于大模型技术构建的应用开发平台，能够帮助开发者快速创建具备复杂逻辑和交互功能的应用程序。而火山引擎则是字节跳动旗下的企业级技术服务品牌，提供了一系列 AI 技术和服务接口。两者之间的集成可以通过 RESTful API 或 SDK 的方式实现。 #### 1. **Dify 平台简介** Dify 提供了一种低代码的方式让开发者可以利用预训练的大规模语言模型（LLMs），并将其嵌入到自己的应用程序中[^1]。通过简单的配置即可完成应用的搭建，无需深入理解底层的技术细节。 #### 2. **火山引擎的服务概述** 火山引擎提供了丰富的机器学习算法库以及高性能计算资源，支持多种场景下的智能化解决方案部署。如果希望将 Dify 构建好的应用进一步扩展至更广泛的业务领域，则可能需要用到火山引擎所提供的额外服务能力，比如推荐系统优化、图像处理等高级特性[^4]。 #### 3. **API 接口对接流程** 为了使两个不同系统的功能相互补充，在实际操作过程中通常会遵循如下几个方面来进行设置： - **获取必要的认证凭证**: 用户需分别向 Dify 及火山引擎申请相应的 Access Token 或者其他形式的身份验证机制所需的参数。 - **定义清晰的数据交换协议**: 明确双方之间传输的信息结构及其含义非常重要。这一步骤涉及到如何设计输入输出JSON对象等内容的设计决策过程[^3]. - **编写适配层代码样例(Python)**: 下面给出一段伪代码用于演示当从某个前端界面接收到用户提问后, 如何调用上述提到过的两套远程Web Service 来获得最终答复. ```python import requests def get_dify_response(prompt): url = "https://api.dify.ai/v1/generate" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_DIFY_API_KEY"} payload = { 'model': 'default', 'messages': [{'role':'user', 'content': prompt}], } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json().get('choices')[0].get('message').get('content') def process_with_volcano_engine(text_data): volc_url = "https://open.volcengine.com/api/text/enhance" auth_header={"X-Volcengine-Token":"YOUR_VOLCANO_ENGINE_TOKEN"} body={ "text": text_data, # Add other required fields as per Volcano Engine's specification. } resp=requests.put(volc_url,json=body,headers=auth_header) enhanced_text=resp.text['enhancedText'] return enhanced_text if __name__ == "__main__": user_input="请解释一下量子力学的基础概念." di_result=get_dify_response(user_input) final_output=process_with_volcano_engine(di_result) print(final_output) ``` 此脚本展示了先通过 Dify 获取初步答案再传递给火山引擎做后续改进的一个简单例子[^2]。 --- ###
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