Stayhungry,Stayfoolish.

在前文中，我们深入探讨了Anthropic团队在AI代理系统设计中的一个重要发现：简约性往往优于复杂性。今天，让我们继续探索这份研究报告中的其他实践经验，特别是在AI Agents的具体实践层面。

在这篇年终盘点中，Fan以一个既是亲历者又是引领者的视角，为我们展现了2024年AI领域的重大突破。让我们一起走进这个观察敏锐、见解独到的科学家的世界，看看他眼中的AI百花齐放的2024......

在上一篇文章中，我们解读了Claude官方发布的研究报告，如何构建有效的AIAgents：化繁为简——深度解读Claude实践《Building effective agents》(上)，今天我为你带来这篇研究报告的中文翻译完整版。

在本文解读的这份研究中，Anthropic团队基于其在开发Claude及帮助众多企业构建AI代理系统的丰富经验，为我们揭示了高效AI代理系统设计的关键原则，具有极强的参考价值，让我们重新思考LLM AI Agent 系统设计的本质。

AI Agent作为通向AGI的关键路径，其发展正在重新定义人工智能的未来。多模态交互能力的突破和新型架构范式的确立，为我们展现了一个充满可能的未来图景。在这个技术与人文交织的新时代，我们需要以开放而审慎的态度，共同探索人工智能与人类社会和谐共生的最佳路径。

在这个 AI 技术快速发展的时代，你真正的职场对手不是来自 AI 本身，而是来自那些精通 AI 技术、善于运用 Agent 与 Workflow 解决问题的工程师们。掌握这些新技术的人，必将在职场竞争中脱颖而出。

通过"工作流模式"使用图形化界面全程无代码搭建一个 AI 应用，简单而便捷，随时查看效果，一键发布，值得大家多多尝试。

在这篇文章中，我们将重点讲解如何通过门槛最低、人人可用的工作流模式实现无代码开发 AI 应用，帮助你用最低的技术门槛快速实现创意，成为数字化时代的“技术创作者”。

昨天晚上，我花了十几分钟经过5次迭代，就用 Cursor AI 开发了一款真实能玩的俄罗斯方块小游戏，全程没写一行代码，只是在和 AI 沟通想法，指出运行的错误和需要改进的功能，最终运行起来的样子见下图。成功的AI应用不仅仅是简单的技术堆砌，而是深度理解AI的原理和技巧，再加上行业经验的有力支撑，才能将AI的力量转化为创新和价值。

如果你想让自己的代码更健壮、避免意外的行为，特别是在像链表这样处理复杂对象引用的场景下，使用 `is None`是最佳选择。记住，判断对象身份，永远优先用 `is`！

装饰器是Python中非常强大且灵活的特性，理解装饰器的应用顺序和执行顺序是掌握装饰器的关键。

在Python编程中，函数的灵活性是其强大之处之一。其中，*args 和 **kwargs 是实现函数参数可变性的重要工具。本文将深入探讨*args和**kwargs的用法、原理和应用场景，以全面掌握它们。

Oracle CloudWorld 2024的主题围绕着AI、数据库与多云架构的融合，揭示了企业未来发展的技术路线。AI驱动的数据库、云安全以及多云互联技术为企业的数字化转型提供了强大的技术支持。

最近，英伟达的研究团队发布了一篇名为《通过剪枝和知识蒸馏压缩语言模型》的论文，深入探讨了如何在保持模型性能的前提下，有效压缩大语言模型（LLM）。

使用Python的multiprocessing模块，可以轻松地实现多任务并行处理，大幅提升程序的执行效率。通过创建独立的进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，Python程序可以有效绕过GIL限制，实现真正的并行计算。

在Ubuntu系统安装PyCharm还是比较简单的。如果你在安装过程中遇到任何问题，可以查看PyCharm的官方文档或留言给我寻求帮助。开始享受PyCharm带给你的高效开发体验吧！

Jupyter notebook 打开之后一直停在命令行界面不动，浏览器也没有如预期般的自动弹出来，怎么解决的？来看看吧。

ChatGPT Edu的引入将进一步推动大学教育向智能化、个性化和创新化方向发展.它不仅是一种工具，更是一种思维方式和教育理念的体现，将有助于打破传统教育的局限性，促进学生、教师和研究人员之间的更加紧密的合作和交流。

2024年5月3日凌晨，Oracle 正式发布了其最新长期支持版本 Oracle Database 23ai，今天我们来说说，Oracle Database 23ai 如何下载？安装？体验？

几天前，全球最大的数据库软件公司 Oracle 发布了最新版的 Oracle Database 23ai ，集成了最新的 AI Vector Search（AI 向量搜索引擎），允许根据概念内容轻松搜索存储在任务关键型数据库中的文档、图像和关系数据，为企业数据和应用程序开发带来 AI 科技赋能。

混合专家模型的核心思想是通过结合多个专家系统的意见和决策，以及灵活的门控机制，来构建一个更加强大和灵活的模型，从而提高模型在复杂任务上的表现。

无监督学习算法更贴近人类自主学习的方式，使得无监督学习在许多应用场景都有独特的优势，这种方法能够发现信息的相似性和差异性，因而是探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分和图像识别的理想解决方案。

无监督学习赋予了人工智能一种"自主探索"的能力，使其能够在面对未知领域或者新的数据时，仍然能够做出有意义的学习和推理。这种超能力为人工智能的发展开辟了全新的可能性，使得它能够更加自主地进行学习和决策，从而更好地服务于人类社会的各个领域。

简单来说，当 Sora 训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。这意味着AI模型通过海量的大数据可以学习到物体之间的相互作用、运动规律。

监督学习，又称为监督式机器学习，是机器学习和人工智能领域的一个重要分支。基本原理是利用带有标签的数据集来训练算法，以实现精确分类数据或预测结果的目标。监督学习技术可应用于解决各种现实世界的问题，比如将垃圾邮件分类至收件箱的特定文件夹中。

生成式人工智能（AIGC）究竟是怎么运作的呢？在这篇文章里，我们就来简单了解一下生成式人工智能技术（AIGC）的基本原理，看看它到底能做些什么，还有啥时候你可能不太想依赖它。

GPU在Transformer 大模型中的协同计算处理任务中功不可没，其在架构和功能设计中体现出的强大的并行计算、流式处理和多头注意力的优势，堪称黑魔法，为AI 大模型的深度学习任务提供了强大的堪称黑魔法般的加持。

在人工智能（AI）的领域中，我们经常听到训练（Training)和推理（Inference)这两个词汇，它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念，可以更加自然而生动地理解AI大模型的运作原理。

LLMs基于的Transformer架构是一种深度神经网络架构，于2017年由Vaswani等人在他们的论文“Attention is All You Need”中首次提出。自那以后，它已成为大型语言模型（如BERT和GPT）最常用的架构。Transformer架构使用注意力机制来解析输入的序列，例如句子或段落，专门用于自然语言处理（NLP）应用。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer引入的自注意力机制允许模型在处理输入序列时，同时考虑序列中的所有位置。