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RSS订阅原创 两月吸金超百亿！2025全球AI医疗火爆，这10家公司融资最多！
进入2025年，AI医疗行业迎来新一轮投融资热潮。据统计，，展现出强劲的市场活力。大语言模型和生成式AI成为药物发现、患者互动和医疗信息检索等各种医疗应用中的最新进展和潜在动力，人们相信它们有潜力彻底改变医疗保健的各个领域。智药局整理了今年一级市场，为整个赛道提供重要风向标。对2025开年以来的AI医疗大额融资进行分析，。前十大融资中A轮及更后期轮次的融资占据主导地位，这表明，投资者越来越倾向于支持那些已经证明了其技术可行性并准备扩大规模和商业化的公司。不过，**：基于数据的医疗解决方案**
2025-04-03 19:38:25
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原创 MIT再出王炸！全新自学习AI框架PRefLexOR：让AI像人一样深度思考，自主进化！
MIT教授Markus J. Buehler团队提出了全新自学习AI框架PRefLexOR，一个能够像人类一样进行深度思考和自主进化的AI框架！具体来说Markus教授团队训练了一个图原生人工智能，然后让它进行了数天的推理，自行形成了一个动态关系世界模型–无需预先编程。新出现的枢纽、小世界特性、模块化和无标度结构自然而然地产生了。然后，该模型利用了组合推理，并从深度合成中发现了未编码的特性： 具有记忆的材料、微生物修复、自进化系统。以下是一个视频演示，视频展示了它的展开过程，时长01:41。
2025-04-01 19:33:45
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原创 Manus太火爆MetaGPT又开源OpenManus-RL引入强化学习；多智能体协作框架OWL
Nanobrowser 是一个开源的AI网页自动化工具，它作为一个 Chrome 浏览器扩展运行，旨在提供强大的网页自动化功能，且完全免费。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
2025-04-01 19:04:24
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原创 放射科从业人员必须拥抱AI ！
2024年北美放射学年会（RSNA）大会的主题是“Building Intelligent Connections”—构建智能连接。大会主席Langlotz博士表示，人与机器的结合比单独使用任何一种都要好。因此，在AI时代，放射科从业人员必须拥抱AI！！
2025-04-01 19:03:37
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原创 揭秘Embedding模型选型：如何用向量技术突破知识库的智能天花板？
随着 Embedding 技术的持续进化，我们正站在知识管理范式转换的关键节点。选择合适的 Embedding 模型，就如同为智能系统装上了理解人类语义的"大脑皮层"。无论是构建新一代知识库，还是优化 RAG 系统，对向量技术的深刻理解与合理运用，都将成为突破 AI 应用天花板的关键所在。
2025-03-31 15:49:54
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原创 国产AI起号两周就开始自己赚钱了，全球首个“边想边干”的Agent
什么？！用AI Agent搞的账号，竟然14天，还开始了？？？你没看错，这是真事。据说啊，你只需要跟这个Agent说一个想讨论的话题，例如“怎么选咖啡”、“化妆品成分对比”等等，它就可以自己去小红书、知乎等平台上搜索上百个信源做总结。而且是可以出一个完整报告的那种，可想而知账号是有多**“高产”**了。那么这个Agent，到底是何方AI是也？不卖关子，它就是刚刚发布的新功能——。简单来说呢，就是它会基于一个开放式的问题，然后一边推理一边搜索超多的信源，最后生成相当完整的内容。
2025-03-31 15:49:06
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原创 从规则到智能涌现：Agent演变、架构与应用全景解析
人工智能代理正迅速改变企业运营方式，它们能够自主解决问题、优化工作流程，并具备极强的可扩展性。然而，真正的难题并不是如何构建更强大的 AI 模型。Agent 的核心能力不仅仅是大模型的推理，而在于。一个孤立的 AI 代理，就像是一座信息孤岛，无法发挥真正的价值。Agent 需要一个强大的基础设施，使其输出能够被多个服务（甚至其他 Agent）无缝调用。换句话说，这不是一个 AI 模型的问题，而是的问题。要让 Agent 真正发挥作用，我们不能只是拼接复杂的命令链，而是需要一个。
2025-03-30 10:45:00
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原创 智能体元年，四大 AI Agent 框架介绍
AutoGen 的优势明显。得益于微软的强大支持，它拥有活跃的社区和丰富的资源，大量的示例、文档和社区讨论，为开发者提供了有力的帮助，降低了上手难度。同时，AutoGen 具有良好的扩展性，开发者可以方便地定制和扩展，以满足特定需求，在面对不同的软件开发场景时，能灵活调整智能体的功能和交互方式。在与语言模型的协作方面，Crew AI 通过与 LangChain 的集成，兼容大多数 LLM 提供商和本地 LLM，具有一定的灵活性，在一定范围内，开发者可以方便地定制代理的行为和属性，以满足不同的应用需求。
2025-03-29 10:24:51
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原创 RAG升级-基于知识图谱+deepseek打造强大的个人知识库问答机器人
近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术在人工智能领域掀起了一股热潮。随着大模型的快速发展，传统的纯生成式方法在面对复杂、多变的信息需求时，往往面临上下文有限、事实准确性不足等挑战。而RAG通过结合信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation）两大核心能力，使模型能够在实时获取外部知识的基础上生成更精准、可信的内容。这一技术不仅提升了AI的回答质量，还在搜索引擎、智能助手、企业知识管理等多个应用场景展现出了巨大潜力。
2025-03-28 10:03:48
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原创 Multi-Agent多智能体为什么会失效？R1类推理模型训练及推理的2个有趣实验结论
3类共14种故障模式如下，我们可以看看，以及其实际占比分布。
2025-03-28 10:02:43
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原创 【论文精选】使用多模态和大型语言模型检测和预防马铃薯病害
标题：研究背景:马铃薯易受到早疫病和晚疫病的侵害，这些病害会对产量和质量造成严重损害。现有的深度学习方法多局限于单一模态（如图像识别），在复杂环境中的病害检测仍存在挑战。结合多模态 AI（图像、文本、统计特征）和大型语言模型（LLM）的方法尚未被广泛研究。研究目标：提出一种结合视觉、文本和统计特征的多模态 AI 模型，提高马铃薯病害检测的准确性。评估多模态方法对其他茄科作物（番茄、茄子）病害检测的泛化能力。构建在线马铃薯病害诊断和防治平台（PotatoGPT），利用 GPT-4 提供实时分析和建议。研究方法
2025-03-28 10:01:36
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原创 硬核，AI Agents全栈技术框架综述与未来
AI Agent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行器对环境采取行动的东西。——罗素和诺维格，《人工智能：一种现代方法》（2016 年）环境—— 代理互动的世界传感器—— 用于观察环境执行器—— 用于与环境互动的工具效应器—— 决定如何从观察到行动的“大脑”或规则这个框架适用于所有与各种环境互动的代理，比如与物理环境互动的机器人或与软件互动的AI Agents。可以稍微扩展这个框架，使其适用于“增强型 LLM”。
2025-03-27 10:43:48
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原创 RAG回答准确率暴涨300%！用Coze工作流进行数据结构化（附完整提示词）
在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。然而，RAG系统的核心性能——数据召回率，高度依赖于底层数据的质量与组织形式。尤其是一些领域文献，原始数据常以非结构化形式（如PDF论文、扫描文档、图像表格）存在，且包含冗余、噪声和碎片化信息。
2025-03-27 10:42:08
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原创 Embedding向量模型在RAG本地知识库中如何使用
通过理解这些技术细节，即使是刚入门的小白也能做出专业选择。当处理中文合同文档时，选择BGE模型配合余弦相似度；处理跨国客服对话记录时，Jina的多语言支持是更好的选择； 记住，选择模型的依据终止依据——合适的才是最好的！
2025-03-26 10:26:18
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原创 Agentic-RAG和GraphRAG双轮驱动，基于NCCN肿瘤医学指南开发用于个性化无幻觉乳腺癌治疗
癌症治疗需要根据患者的临床状况、病史和循证指南采取个性化方法。美国国家综合癌症网络（NCCN）通过流程图、图表等可视化形式提供经常更新的复杂指南，这对于肿瘤学家及时了解治疗方案可能会耗费大量时间。本研究提出了一种由人工智能驱动的方法，以准确自动遵循NCCN指南为乳腺癌患者制定治疗方案。我们提出了两种由人工智能驱动的方法：GraphRAG（图谱检索增强生成）和。
2025-03-26 09:35:42
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原创 RAG知识库的数据方案：图数据库、向量数据库和知识图谱怎么选？
想解决一个困扰企业多年的问题：如何让员工快速找到所需信息？检索增强生成（RAG）技术有望成为解决这一难题的关键，但如何选择最合适的数据存储方案？？让我们一探究竟。向量数据库将文档分成小块（约100-200个字符），通过嵌入模型转化为向量存储。当用户提问时，系统会将问题转换为向量，然后使用KNN（K最近邻）或ANN（近似最近邻）算法找到最相似的内容。上下文丢失。
2025-03-26 09:34:52
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原创 数字农业 | 43页 | 县域农业大数据运营服务中心平台，实现产业链升级、精准生产助力农业现代化建设
从国家层面看，党的十九大报告强调 “三农” 问题的重要性，大力推进乡村振兴战略。省级层面，全面展开新旧动能转换重大工程，农业 “新六产” 发展拉开序幕，推进农业大数据建设成为推动农业农村现代化、助力 “新六产” 发展和实施乡村振兴战略的关键举措。从地区角度，当地作为农业大市，农产品丰富、品牌众多、数据资源丰富且农业信息化基础良好，具备建设农业大数据的优势，发展农业大数据能在农业竞争中抢占先机，推动农业发展。
2025-03-26 09:33:40
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原创 终于把深度学习中的知识蒸馏搞懂了！！
知识蒸馏是一种模型压缩技术，它通过将一个大型的、复杂的模型（称为“教师模型”）的知识传递给一个较小的模型（称为“学生模型”），从而使学生模型在保持较小规模和更快推理速度的同时，也具备接近甚至媲美教师模型的性能。在传统的神经网络训练中，我们使用的是原始的硬标签（hard labels）进行监督训练。而在知识蒸馏中，除了使用原始的硬标签（hard labels）外，还使用了来自教师模型的软标签（soft labels）作为额外的监督信息。
2025-03-25 09:44:06
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原创 一篇72页的DeepSeek-R1/QWQ-32B推理能力在AI Agents场景的应用分析
大型推理模型（）的兴起标志着领域的。然而，这一进步也颠覆了传统的框架，而这些框架传统上是由以执行为导向的大型语言模型（）所锚定的，深入理解LRMs在中的作用势在必行。为了探索这一变革，提出了框架，该框架涵盖了工具使用、计划设计和问题解决等九项任务，并使用三种顶级LLMs（例如）和五种领先的LRMs（例如）进行了评估，并得出了一些。L。
2025-03-25 09:42:59
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原创 智造新引擎：基于AI+人工智能大模型赋能制造业数字化转型顶层规划设计：智能制造、数字工厂、工业互联网、数字孪生
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。某液晶面板企业的分布式质检系统，实现每8秒完成55项光学参数检测。通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
2025-03-25 09:42:14
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原创 震撼全医界：JingFang 中医大模型重磅发布，实现专家级诊断与辨证施治
在人工智能与大语言模型迅猛发展的今天，传统中医药领域也迎来了突破性进展。近日，一个名为 JingFang（简称 JF）的中医大模型横空出世，凭借其在医疗咨询、辨证论治方面的专家级能力，引发了学术界的广泛关注。本文将深入解析这一创新性中医大模型的技术原理、架构设计及实验结果，展示其如何为中医诊疗带来革命性变革。传统中医药在人类健康保护和疾病治疗中扮演着重要角色，但其实际应用需要丰富的医学知识和临床经验。现有的中医大语言模型存在医疗咨询不全面、诊断不准确、辨证施治不精准等严重局限性。
2025-03-24 10:47:03
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原创 AI | 大模型入门：蒸馏、量化、MoE、MLA
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，通过训练小型“学生模型”模仿大型“教师模型”的输出分布，实现知识迁移。其核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）而非硬标签，传递更丰富的类别间关系信息。14年NIPS上由Google 的Hinton发表的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》是首次提出知识蒸馏这个概念。
2025-03-24 10:44:29
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原创 谷歌对齐大模型与人脑信号！语言理解生成机制高度一致，成果登Nature子刊
谷歌最新发现，大模型竟意外对应人脑语言处理机制？！他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌入进行了比较，结果两者之间呈现线性相关关系。比如语言理解顺序，首先是语音，然后是词义；又或者生成顺序：先计划，再发音，然后听到自己的声音。还有像在上下文预测单词，也表现出了惊人的一致性。其论文发表在了Nature子刊。网友表示：这个问题比大多数人意识到的要重要得多。
2025-03-24 10:43:15
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原创 某金融银行内部基础业务引入DeepSeek大模型应用方案
DeepSeek大模型是一种基于先进深度学习技术的人工智能模型，专为金融行业设计，旨在提升银行业务的智能化水平。该模型通过大规模数据的训练，能够有效处理复杂的金融数据，提供精准的预测和分析。高精度预测：DeepSeek大模型能够处理多维度的金融数据，包括市场趋势、客户行为和风险评估，从而提供高精度的预测结果。自动化处理：该模型能够自动化处理大量繁琐的金融业务，如贷款审批、风险评估和客户服务，显著提高工作效率。实时分析。
2025-03-23 10:45:00
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原创 博士论文 | Notre Dame 2024 | 赋能图神经网络来完成现实世界的任务 211页
任务的背景下。这两个挑战都源于 GNN 的机制，该机制涉及迭代聚合相邻节点的信息以更新每个中心节点。对于可扩展性问题，我们的工作不仅保留了 GNN 的预测性能，而且显著提高了推理速度。关于度偏差，我们的工作以非常轻的额外计算成本大大提高了 GNN 对代表性不足的节点的有效性。这些贡献不仅解决了将 GNN 应用于特定领域的关键差距，而且为未来在基于图的现实世界任务的更广泛领域的探索奠定了基础。
2025-03-22 10:19:38
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原创 Agentic Workflows：让工作流更智能、更灵活
在深入探讨 Agentic Workflows 之前，我们先来了解一下智能体（AI Agents）究竟是什么。智能体是一种结合了LLM用于推理和决策的系统，同时配备了与现实世界交互的工具，能够在有限的人类干预下完成复杂任务。它们被赋予特定的角色和不同程度的自主性，以实现最终目标。更重要的是，智能体还具备记忆功能，能够从过去的经历中学习并随着时间提升性能。了解了智能体的核心组件后，我们再来看看 Agentic Workflows 到底是什么。
2025-03-22 10:18:19
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原创 HippoRAG 2发布，GraphRAG退位~
人类长期记忆的动态和关联性方面**的局限性，一种新型框架*提出并将开源~在所有基准类别中均超越了其他方法（*），使其更接近真正的长期记忆系统。：HippoRAG 2基于HippoRAG的个性化PageRank算法，通过深度段落整合和更有效的在线LLM使用，推动RAG系统更接近人类长期记忆的效果。基线方法：包括经典检索器（BM25、Contriever、GTR）、大型嵌入模型（GTE-Qwen2-7B-Instruct、GritLM-7B、NV-Embed-v2）和结构增强RAG方法（
2025-03-21 10:32:31
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原创 工业大模型: 体系架构、关键技术与典型应用
工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系，包括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统。
2025-03-21 10:31:40
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原创 【智慧农业】赵春江院士：农业大模型与知识服务平台（PPT）分享！
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
2025-03-21 10:30:36
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原创 基于DeepSeek-R1的递归推理RAG开源项目
基于DeepSeek-R1的递归推理RAG技术，为智能问答领域带来了新的曙光。未来，我们相信这种结合推理模型与代理循环的RAG工作流程，将逐渐取代传统RAG方法，成为处理复杂信息检索的主流技术。
2025-03-20 10:10:59
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原创 方法创新有了！快来学习Nature Commun的多模态多任务基础模型研究！
综合而言，在数据方面，该研究整理了涵盖49种临床数据类型、163725例胸部CT影像序列和17个肺癌筛查相关任务的多模态多任务数据集，并提供可供大家下载；在方法创新方面，CTViT通过多尺度线性分词器和解耦的物理尺寸嵌入机制，能够灵活地处理多种尺寸的图像。
2025-03-20 10:09:25
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原创 基于大模型驱动的多智能体加密货币投资组合管理框架
加密货币投资面临历史短、数据整合复杂和推理要求高等挑战，深度学习方法存在“黑箱”问题，缺乏信任和可解释性。大型语言模型（LLMs）在金融应用中表现出色，但在复杂任务和加密货币领域知识不足。本文提出一种可解释的多模态多智能体框架，专门处理市值前30的加密货币的投资决策。框架包括专家训练模块和多智能体投资模块，利用历史数据和实时数据进行决策。团队内外协作机制提高预测准确性，基于信心水平调整最终预测。实证评估显示该框架在分类、资产定价、投资组合和可解释性方面优于单智能体模型和市场基准。
2025-03-20 10:03:21
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原创 华为数据治理工作内容和流程，附官宣案例
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
2025-03-19 20:07:11
948
原创 从模型到应用：大语言模型生态系统完全指南
模型运行层是大模型应用生态中的关键基础设施，负责将庞大的语言模型高效部署到实际生产环境中。随着大模型参数规模的不断扩大（从数十亿到数千亿不等），如何高效运行这些模型成为一个巨大挑战。模型运行层通过创新的系统设计和优化技术，解决了推理延迟、吞吐量、内存占用和成本效益等核心问题，使大模型能够实际服务于各类应用场景。
2025-03-19 19:59:54
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原创 一文搞懂如何规划一个AI Agent（智能体）
场景”这个词在许多领域被广泛使用，通常指特定的时间与空间，并涵盖各种活动和特定的环境因素。场景定义了用户使用产品或服务时的行为、需求以及互动方式，帮助我们更好地理解用户的体验和期望。因此，在设计时，有必要明确应用场景的定义。这包括具体的用户角色、使用场景的核心功能以及所能提供的独特价值。比如说，如果我们要设计一个短视频改写 Agent，它的主要用户对象是短视频创作者和营销人员。用户群体：这个 Agent 的用户包括需要优化短视频内容的创作者、品牌营销团队，以及负责社交媒体内容的管理人员。用途。
2025-03-19 19:55:11
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原创 小红书基于 PPO 的多模态大模型 RLHF 系统的设计与优化
随着大模型技术从技术变革转向产业变革，大模型应用也会进一步繁荣，传统基础设施技术已经不足以满足大模型应用的快速发展。整个基础设施技术和产业链正在快速转型，向大模型基础设施技术演变。2025QCon 全球软件开发大会（北京站）策划了「面向 AI的研发基础设施」专题，通过本专题的深入探讨，希望让听众了解并掌握大模型基础设施技术的发展趋势和前沿动态，从企业工程实践和学术研究领域借鉴成功经验，为自身企业制定更大规模、更高性能以及更加稳定的大模型基础设施技术。
2025-03-18 11:44:26
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原创 从工作流到智能体：乃不知有汉，无论魏晋
什么是真正的智能体？Anthropic（Claude的开发公司）对智能体的定义非常清晰：“智能体是能够动态指导自己的过程和工具使用，控制完成任务方式的系统。这与传统AI助手有本质区别。助手提供信息和建议，而智能体则能够执行。更重要的是，智能体能够自主规划、调用工具、验证结果，形成一个完整的执行闭环。两种架构路线1.工作流(Workflow)架构通过预定义的代码路径编排LLM和工具，类似于复杂的自动化脚本。2.真正的智能体架构LLM动态指导自己的过程和工具使用，保持对任务完成方式的控制。
2025-03-18 11:39:20
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原创 AI Agents入门教程之从零开始构建Agent
Agent是指一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。AI Agent的复杂程度各不相同，既有仅对刺激做出反应的简单反应式智能体，也有能够随时间推移不断学习和适应的高级智能体。: 直接响应环境变化，不具备内部记忆。: 利用内部世界模型进行决策的智能体。: 以实现特定目标为基础规划行动。: 基于效用函数评估潜在行动，以实现结果的最大化。示例包括聊天机器人、推荐系统和自动驾驶汽车，它们各自利用不同类型的Agent，以高效且智能的方式执行任务。Models。
2025-03-18 11:30:18
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原创 开源！支持DeepSeek，快速开发企业应用的框架开源
该开源项目是一个功能强大、灵活且可扩展的企业应用后台框架，特别适用于开发中后台管理系统。它支持Ollama和DeepSeek大模型，具备登录、系统管理模块和AI问答功能。搭配基于React的前端程序，开发者可以快速构建一个功能完善的中后台系统。同时，项目遵循MIT开源协议，允许自由使用、修改和商用，支持二次开发。对于需要构建中后台系统的企业来说，这是一个值得考虑的选择。支持Ollama （故而支持deepseek）的大模型聊天的企业应用后台 ，可以开发各种企业级应用，MIT协议源代码。
2025-03-17 21:15:23
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