如今，AI應(yīng)用借助大語(yǔ)言模型（LLMs），突破了傳統(tǒng)特定規(guī)則系統(tǒng)的局限，能處理各類復(fù)雜任務(wù)。但隨著這些應(yīng)用逐漸演變成“智能體”，具備自主選擇行動(dòng)步驟、調(diào)用外部工具的能力，新問(wèn)題也接踵而至：可靠性和效率問(wèn)題頻出。為了讓智能體穩(wěn)定“發(fā)揮”，得到靠譜的結(jié)果，我們需要更加強(qiáng)大的模式。這些模式不能只局限于檢索增強(qiáng)生成（RAG），還得有效管控智能體的“自主”行為。本文帶你深入了解多種這樣的模式，剖析其優(yōu)缺點(diǎn)，幫你快...

Cursor正式推出自2023年問(wèn)世以來(lái)的首個(gè)重大版本——Cursor1.0。作為過(guò)去一年多來(lái)開發(fā)者首選的AI編碼工具，其母公司Anysphere在拒絕OpenAI多次收購(gòu)邀約后，當(dāng)前估值已達(dá)100億美元，凸顯市場(chǎng)對(duì)其技術(shù)潛力的高度認(rèn)可。本文為大家解析Cursor1.0的核心新功能。1BugBot自動(dòng)代碼審查BugBot基于Cursor最強(qiáng)大的模型，分析代碼提交中的差異（diff），發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題時(shí)會(huì)留下詳細(xì)注釋并提供修復(fù)建議：自動(dòng)評(píng)論：每次PR更新時(shí)，BugBot自動(dòng)運(yùn)行...

數(shù)據(jù)合約是分布式數(shù)據(jù)解決方案中保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和可擴(kuò)展性的核心。它規(guī)定了數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)體間數(shù)據(jù)交換的格式、模式和協(xié)議，通過(guò)消除數(shù)據(jù)歧義與未文檔化的假設(shè)，為數(shù)據(jù)流通建立標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則。本文帶大家深入解析數(shù)據(jù)合約的核心概念，并提供基礎(chǔ)與進(jìn)階技術(shù)，助力其高效落地。一、數(shù)據(jù)合約的本質(zhì)數(shù)據(jù)合約定義了兩個(gè)模型間數(shù)據(jù)交換的精確參數(shù)，確保數(shù)據(jù)格式與模式的一致性，是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者（修改數(shù)據(jù)狀態(tài)的流程）與消費(fèi)者（數(shù)據(jù)接收方）之間的...

維持對(duì)話與推理的比例平衡在準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)集后，通常即可開始模型訓(xùn)練，但我們?nèi)孕杩紤]模型的對(duì)話與推理比例（ChattoReasonRatio）。較高的對(duì)話比例側(cè)重對(duì)話流暢性和通用知識(shí)，而較高的推理比例則強(qiáng)調(diào)邏輯推理和問(wèn)題解決能力。二者的平衡對(duì)構(gòu)建既能進(jìn)行自然對(duì)話又能處理復(fù)雜任務(wù)的多功能模型起著重要作用。本文假設(shè)需要構(gòu)建一個(gè)對(duì)話模型，因此設(shè)定對(duì)話部分占比70%，推理部分占比30%。實(shí)現(xiàn)方式如下：importpandasaspd設(shè)定對(duì)話比例ch...

當(dāng)業(yè)界聚焦于ChatGPT與DeepSeek生態(tài)開發(fā)時(shí)，Qwen3的微調(diào)能力正成為開發(fā)者關(guān)注的新焦點(diǎn)——這項(xiàng)技術(shù)可將通用大語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)化為垂直領(lǐng)域的專業(yè)助手。本文為大家系統(tǒng)解析如何基于特定場(chǎng)景對(duì)Qwen3進(jìn)行定向優(yōu)化。希望讀者可從中獲取適用于實(shí)際場(chǎng)景的模型調(diào)優(yōu)方法論。一、Qwen3簡(jiǎn)介Qwen3一經(jīng)發(fā)布，就迅速成為開發(fā)者的首選工具，其在代碼生成、數(shù)學(xué)推理、綜合能力等評(píng)測(cè)中的領(lǐng)先表現(xiàn)是重要原因。該模型在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中超越主流大語(yǔ)言模...

通義千問(wèn)3（Qwen3），通義千問(wèn)大語(yǔ)言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦?zāi)Ｐ停x千問(wèn)3235BA22B在編碼、數(shù)學(xué)、通用能力等基準(zhǔn)評(píng)估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級(jí)模型相比，取得了極具競(jìng)爭(zhēng)力的成績(jī)。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問(wèn)330BA3B，其激活參數(shù)僅為QwQ32B的十分之一，卻超越了后者的表現(xiàn)；甚至像通義千問(wèn)34B這樣的微型模型，也能與通義千問(wèn)2.572BInstruct相媲美。通義千問(wèn)3...

通義千問(wèn)3（Qwen3）是阿里巴巴通義千問(wèn)團(tuán)隊(duì)發(fā)布的最新開源大語(yǔ)言模型，它具備強(qiáng)大的性能、高度的模塊化特性以及出色的工具使用能力。本文教你如何通過(guò)Ollama在本地運(yùn)行通義千問(wèn)3，并啟用模型上下文協(xié)議（MCP），以使用代碼解釋器、數(shù)據(jù)獲取、時(shí)間查詢等工具。通過(guò)學(xué)習(xí)，你會(huì)構(gòu)建一個(gè)完全在本地機(jī)器上運(yùn)行、由通義千問(wèn)3驅(qū)動(dòng)的智能助手，且無(wú)需云API密鑰！開始吧！1.為什么選擇通義千問(wèn)3+Ollama+MCP為了實(shí)現(xiàn)這些先進(jìn)功能，阿里巴...

通義千問(wèn)3（Qwen3），通義千問(wèn)大語(yǔ)言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦?zāi)Ｐ停x千問(wèn)3235BA22B在編碼、數(shù)學(xué)、通用能力等基準(zhǔn)評(píng)估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級(jí)模型相比，取得了極具競(jìng)爭(zhēng)力的成績(jī)。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問(wèn)330BA3B，其激活參數(shù)僅為QwQ32B的十分之一，卻超越了后者的表現(xiàn)；甚至像通義千問(wèn)34B這樣的微型模型，也能與通義千問(wèn)2.572BInstruct相媲美。通義千問(wèn)3...

在AI迅猛發(fā)展的當(dāng)下，各類新興工具與協(xié)議不斷涌現(xiàn)，為人工智能的能力提升注入強(qiáng)大動(dòng)力。其中，Agent2Agent協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）堪稱兩項(xiàng)重大創(chuàng)新，正深度重塑人工智能的發(fā)展版圖。這兩者乍看之下似乎相似，但其實(shí)際用途卻截然不同。本文用通俗易懂的方式詳細(xì)介紹這兩種協(xié)議，幫助讀者清晰把握二者之間的差異，把握其在AI領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值。1Agent2Agent協(xié)議（A2A）：AI協(xié)作的“中樞引擎”Agent2Agent協(xié)議（A2A）支...

大語(yǔ)言模型（LLMs）能力強(qiáng)大，能生成各類文本，精準(zhǔn)回答知識(shí)疑問(wèn)，還可用于機(jī)器翻譯、代碼編寫等場(chǎng)景。然而，大語(yǔ)言模型也存在明顯短板，無(wú)法獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，在面對(duì)需最新信息的問(wèn)題時(shí)，難以給出準(zhǔn)確答案。為攻克這一難題，Anthropic推出了模型上下文協(xié)議（ModelContextProtocol，簡(jiǎn)稱MCP）。這一標(biāo)準(zhǔn)將大語(yǔ)言模型與實(shí)時(shí)工具、APIs和自定義資源相連，拓展其能力，讓它能處理更多實(shí)時(shí)信息任務(wù)，補(bǔ)齊短板。本文教大家如何搭建MCP服...

近日，全新的DeepSeekV3–0324模型發(fā)布了！此次V3系列的更新，在推理能力和編碼性能等方面相較于前代都有了明顯提升。本文教你如何借助Cursor和OpenRouter，運(yùn)用這一強(qiáng)大模型開展編碼工作。一、DeepSeekV3–0324簡(jiǎn)介DeepSeekV3–0324是由DeepSeek開發(fā)的語(yǔ)言模型，在基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)非常亮眼：MMLUPro測(cè)試：得分從75.9提升至81.2（提升了5.3）GPQA測(cè)試：得分從59.1提升至68.4（提升了9.3）AIME測(cè)試：得分從39.6提升至59.4（提升...

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Pandas一直是數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的得力工具，它開源且能提供便捷高效的數(shù)據(jù)操作與分析功能，可以輕松應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，堪稱數(shù)據(jù)處理界的“瑞士軍刀”。如今，一款名為PandasAI的全新Python庫(kù)誕生，為數(shù)據(jù)處理帶來(lái)新的思路與方式。PandasAI巧妙地將生成式人工智能融入Pandas，把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)框操作升級(jí)為對(duì)話式交互。借助大語(yǔ)言模型，用戶能和數(shù)據(jù)“對(duì)話”并獲得結(jié)構(gòu)化回復(fù)，即使不懂編程也能處理數(shù)據(jù)...

現(xiàn)在AI發(fā)展迅猛，早已告別了只能機(jī)械地給出固定、單一回復(fù)的“初級(jí)形態(tài)”階段，而是實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。如今AI不僅能夠主動(dòng)管理記憶、共享知識(shí)，還具備了根據(jù)實(shí)際情況自我調(diào)適的能力，就像擁有了自主學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的智慧。這拓展了AI的應(yīng)用邊界，同時(shí)也給開發(fā)者帶來(lái)了挑戰(zhàn)。在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的過(guò)程中，如何實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)以及團(tuán)隊(duì)知識(shí)共享，成了擺在許多開發(fā)者面前的難題。針對(duì)AI系統(tǒng)開發(fā)中記憶管理和知識(shí)共享的難題，救星LangMem...

引言前段時(shí)間，AI圈被國(guó)產(chǎn)黑馬DeepSeekR1模型“霸屏”了！這匹開源領(lǐng)域的“潛力新星”，在推理能力上和OpenAI的o1不相上下，甚至在資源利用上更勝一籌，很“省資源”。它的橫空出世，不僅打破了大眾對(duì)國(guó)產(chǎn)AI的固有認(rèn)知，更是讓世界看到了中國(guó)AI厚積薄發(fā)的硬核實(shí)力，這波操作簡(jiǎn)直“殺瘋了”！DeepSeek乘勝追擊，基于R1模型又推出了更具針對(duì)性應(yīng)用的DeepSeekR1DistillQwen32B和適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的DeepSeekR1DistillLlama70B兩款...

在檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)嶄露頭角之際，業(yè)界對(duì)其賦予厚望，期待它能夠推動(dòng)AI邁向新的智能高度。然而，實(shí)踐中RAG暴露出諸多缺陷，極大地限制了其應(yīng)用效果與AI的發(fā)展進(jìn)程。在此背景下，推理增強(qiáng)生成（ReAG）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。ReAG憑借其獨(dú)特的技術(shù)架構(gòu)與運(yùn)行邏輯，為解決RAG問(wèn)題提供新思路和可行方案，在AI升級(jí)之路上潛力巨大。1.傳統(tǒng)RAG的“槽點(diǎn)”傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)就好比記憶力差的圖書管理員，看似在努力找資料，實(shí)則狀況百出：語(yǔ)義搜...

最近，AI社區(qū)被DeepSeekR1“刷屏”了!作為一款極具變革意義的開源推理大語(yǔ)言模型（LLM），大家討論最多的是它的基礎(chǔ)能力，卻鮮有人關(guān)注其在智能體工作流程中的巨大潛力，也就是多個(gè)模型動(dòng)態(tài)協(xié)作的應(yīng)用場(chǎng)景。今天，就帶大家實(shí)操搭建一個(gè)智能體檢索增強(qiáng)生成（RAG，RetrievalAugmentedGeneration）系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)整合了：DeepSeekR1（70億參數(shù)蒸餾版）：用于復(fù)雜推理,系統(tǒng)的“智慧大腦”。。阿里云Qwen2.5（70億參數(shù)）：主打快速對(duì)...

MicrosoftAutoGen是一款很棒的開源框架，專為智能體協(xié)作設(shè)計(jì)，能助開發(fā)者輕松構(gòu)建強(qiáng)大、可擴(kuò)展且智能的多智能體系統(tǒng)。它融合大型語(yǔ)言模型優(yōu)勢(shì)、模塊化架構(gòu)和豐富生態(tài)，在智能體AI應(yīng)用中表現(xiàn)出色。今天為大家深入解析AutoGen的特性、用例、優(yōu)勢(shì)、實(shí)例及評(píng)估機(jī)制，帶你探索這個(gè)神奇框架，感受AutoGen為開發(fā)帶來(lái)的便利與創(chuàng)新。1.AutoGen簡(jiǎn)介AutoGen是開發(fā)者的得力助手，能幫助開發(fā)者創(chuàng)建智能體，使其相互協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)。該框架...

AI正在深刻改變各行業(yè)，大語(yǔ)言模型（LLMs）更是其中的核心驅(qū)動(dòng)力。例如，DeepSeekR1作為第一代推理模型，在數(shù)學(xué)、代碼和推理任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，與OpenAI的o1模型不相上下。將此類模型部署到本地，可為AI應(yīng)用帶來(lái)更強(qiáng)隱私保護(hù)、定制化和可控性。今天指導(dǎo)大家如何使用Ollama——一款A(yù)I模型管理和運(yùn)行工具——在本地計(jì)算機(jī)上部署并運(yùn)行DeepSeekR1。同時(shí)，推薦免費(fèi)下載Apidog（https:apidog.com），能簡(jiǎn)化API設(shè)計(jì)與測(cè)試流程，是開發(fā)者...

數(shù)據(jù)處理與分析工具不斷推陳出新。其中，JupyterAgent作為新興的工具之一，正逐漸嶄露頭角，為數(shù)據(jù)工作者帶來(lái)了全新的體驗(yàn)與便利。它巧妙地將大型語(yǔ)言模型（LLM）與Jupyter筆記本相結(jié)合，究竟能碰撞出怎樣的火花呢？讓我們一同深入了解。1JupyterAgentJupyterAgent是一款實(shí)用的工具，能夠讓大型語(yǔ)言模型（LLM）在Jupyter筆記本中實(shí)現(xiàn)直接交互和代碼執(zhí)行功能。具備以下多種實(shí)用功能：快速且高效地加載數(shù)據(jù)；準(zhǔn)確運(yùn)行用戶編寫的Py...

提高效率和優(yōu)化工作流程是每個(gè)開發(fā)者所追求的。本文分享如何利用Cursor工具，從提升性能到增強(qiáng)技能，全方位改進(jìn)你的編碼實(shí)踐。1.精準(zhǔn)上下文提升Cursor性能Cursor的效能與提供的上下文信息質(zhì)量直接相關(guān)。具體又準(zhǔn)確的信息能提升其建議的準(zhǔn)確性。通過(guò)“”標(biāo)記相關(guān)文件和鏈接，可以提高代碼建議的精確度。例如，在開發(fā)API端點(diǎn)時(shí)，可以這樣指定任務(wù)：“routesapi.jsmodelsuser.js創(chuàng)建用戶注冊(cè)端點(diǎn)，執(zhí)行輸入驗(yàn)證、密碼加密并存儲(chǔ)用...