如今，AI應用借助大語言模型（LLMs），突破了傳統(tǒng)特定規(guī)則系統(tǒng)的局限，能處理各類復雜任務。但隨著這些應用逐漸演變成“智能體”，具備自主選擇行動步驟、調用外部工具的能力，新問題也接踵而至：可靠性和效率問題頻出。為了讓智能體穩(wěn)定“發(fā)揮”，得到靠譜的結果，我們需要更加強大的模式。這些模式不能只局限于檢索增強生成（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，幫你快...

Cursor正式推出自2023年問世以來的首個重大版本——Cursor1.0。作為過去一年多來開發(fā)者首選的AI編碼工具，其母公司Anysphere在拒絕OpenAI多次收購邀約后，當前估值已達100億美元，凸顯市場對其技術潛力的高度認可。本文為大家解析Cursor1.0的核心新功能。1BugBot自動代碼審查BugBot基于Cursor最強大的模型，分析代碼提交中的差異（diff），發(fā)現(xiàn)潛在問題時會留下詳細注釋并提供修復建議：自動評論：每次PR更新時，BugBot自動運行...

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)質量和可擴展性的核心。它規(guī)定了數(shù)據(jù)庫實體間數(shù)據(jù)交換的格式、模式和協(xié)議，通過消除數(shù)據(jù)歧義與未文檔化的假設，為數(shù)據(jù)流通建立標準化規(guī)則。本文帶大家深入解析數(shù)據(jù)合約的核心概念，并提供基礎與進階技術，助力其高效落地。一、數(shù)據(jù)合約的本質數(shù)據(jù)合約定義了兩個模型間數(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）與消費者（數(shù)據(jù)接收方）之間的...

維持對話與推理的比例平衡在準備好數(shù)據(jù)集后，通常即可開始模型訓練，但我們仍需考慮模型的對話與推理比例（ChattoReasonRatio）。較高的對話比例側重對話流暢性和通用知識，而較高的推理比例則強調邏輯推理和問題解決能力。二者的平衡對構建既能進行自然對話又能處理復雜任務的多功能模型起著重要作用。本文假設需要構建一個對話模型，因此設定對話部分占比70%，推理部分占比30%。實現(xiàn)方式如下：importpandasaspd設定對話比例ch...

當業(yè)界聚焦于ChatGPT與DeepSeek生態(tài)開發(fā)時，Qwen3的微調能力正成為開發(fā)者關注的新焦點——這項技術可將通用大語言模型轉化為垂直領域的專業(yè)助手。本文為大家系統(tǒng)解析如何基于特定場景對Qwen3進行定向優(yōu)化。希望讀者可從中獲取適用于實際場景的模型調優(yōu)方法論。一、Qwen3簡介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)學推理、綜合能力等評測中的領先表現(xiàn)是重要原因。該模型在多項基準測試中超越主流大語言模...

通義千問3（Qwen3），通義千問大語言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦模型，通義千問3235BA22B在編碼、數(shù)學、通用能力等基準評估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級模型相比，取得了極具競爭力的成績。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問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34B這樣的微型模型，也能與通義千問2.572BInstruct相媲美。通義千問3...

通義千問3（Qwen3）是阿里巴巴通義千問團隊發(fā)布的最新開源大語言模型，它具備強大的性能、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Ollama在本地運行通義千問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、時間查詢等工具。通過學習，你會構建一個完全在本地機器上運行、由通義千問3驅動的智能助手，且無需云API密鑰！開始吧！1.為什么選擇通義千問3+Ollama+MCP為了實現(xiàn)這些先進功能，阿里巴...

通義千問3（Qwen3），通義千問大語言模型家族的最新成員。作為阿里巴巴的旗艦模型，通義千問3235BA22B在編碼、數(shù)學、通用能力等基準評估中，與DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3、Gemini2.5Pro等其他頂級模型相比，取得了極具競爭力的成績。此外，小型混合專家（MoE）模型通義千問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34B這樣的微型模型，也能與通義千問2.572BInstruct相媲美。通義千問3...

在AI迅猛發(fā)展的當下，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大動力。其中，Agent2Agent協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）堪稱兩項重大創(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，但其實際用途卻截然不同。本文用通俗易懂的方式詳細介紹這兩種協(xié)議，幫助讀者清晰把握二者之間的差異，把握其在AI領域的獨特價值。1Agent2Agent協(xié)議（A2A）：AI協(xié)作的“中樞引擎”Agent2Agent協(xié)議（A2A）支...

大語言模型（LLMs）能力強大，能生成各類文本，精準回答知識疑問，還可用于機器翻譯、代碼編寫等場景。然而，大語言模型也存在明顯短板，無法獲取實時數(shù)據(jù)，在面對需最新信息的問題時，難以給出準確答案。為攻克這一難題，Anthropic推出了模型上下文協(xié)議（ModelContextProtocol，簡稱MCP）。這一標準將大語言模型與實時工具、APIs和自定義資源相連，拓展其能力，讓它能處理更多實時信息任務，補齊短板。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，運用這一強大模型開展編碼工作。一、DeepSeekV3–0324簡介DeepSeekV3–0324是由DeepSeek開發(fā)的語言模型，在基準測試中的表現(xiàn)非常亮眼：MMLUPro測試：得分從75.9提升至81.2（提升了5.3）GPQA測試：得分從59.1提升至68.4（提升了9.3）AIME測試：得分從39.6提升至59.4（提升...

在數(shù)據(jù)科學領域，Pandas一直是數(shù)據(jù)科學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，可以輕松應對各種復雜的數(shù)據(jù)處理任務，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庫誕生，為數(shù)據(jù)處理帶來新的思路與方式。PandasAI巧妙地將生成式人工智能融入Pandas，把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)框操作升級為對話式交互。借助大語言模型，用戶能和數(shù)據(jù)“對話”并獲得結構化回復，即使不懂編程也能處理數(shù)據(jù)...

現(xiàn)在AI發(fā)展迅猛，早已告別了只能機械地給出固定、單一回復的“初級形態(tài)”階段，而是實現(xiàn)了質的飛躍。如今AI不僅能夠主動管理記憶、共享知識，還具備了根據(jù)實際情況自我調適的能力，就像擁有了自主學習和成長的智慧。這拓展了AI的應用邊界，同時也給開發(fā)者帶來了挑戰(zhàn)。在構建人工智能系統(tǒng)的過程中，如何實現(xiàn)長期記憶存儲以及團隊知識共享，成了擺在許多開發(fā)者面前的難題。針對AI系統(tǒng)開發(fā)中記憶管理和知識共享的難題，救星LangMem...

引言前段時間，AI圈被國產(chǎn)黑馬DeepSeekR1模型“霸屏”了！這匹開源領域的“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，不僅打破了大眾對國產(chǎn)AI的固有認知，更是讓世界看到了中國AI厚積薄發(fā)的硬核實力，這波操作簡直“殺瘋了”！DeepSeek乘勝追擊，基于R1模型又推出了更具針對性應用的DeepSeekR1DistillQwen32B和適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的DeepSeekR1DistillLlama70B兩款...

在檢索增強生成（RAG）技術嶄露頭角之際，業(yè)界對其賦予厚望，期待它能夠推動AI邁向新的智能高度。然而，實踐中RAG暴露出諸多缺陷，極大地限制了其應用效果與AI的發(fā)展進程。在此背景下，推理增強生成（ReAG）技術應運而生。ReAG憑借其獨特的技術架構與運行邏輯，為解決RAG問題提供新思路和可行方案，在AI升級之路上潛力巨大。1.傳統(tǒng)RAG的“槽點”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，實則狀況百出：語義搜...

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言模型（LLM），大家討論最多的是它的基礎能力，卻鮮有人關注其在智能體工作流程中的巨大潛力，也就是多個模型動態(tài)協(xié)作的應用場景。今天，就帶大家實操搭建一個智能體檢索增強生成（RAG，RetrievalAugmentedGeneration）系統(tǒng)。這個系統(tǒng)整合了：DeepSeekR1（70億參數(shù)蒸餾版）：用于復雜推理,系統(tǒng)的“智慧大腦”。。阿里云Qwen2.5（70億參數(shù)）：主打快速對...

MicrosoftAutoGen是一款很棒的開源框架，專為智能體協(xié)作設計，能助開發(fā)者輕松構建強大、可擴展且智能的多智能體系統(tǒng)。它融合大型語言模型優(yōu)勢、模塊化架構和豐富生態(tài)，在智能體AI應用中表現(xiàn)出色。今天為大家深入解析AutoGen的特性、用例、優(yōu)勢、實例及評估機制，帶你探索這個神奇框架，感受AutoGen為開發(fā)帶來的便利與創(chuàng)新。1.AutoGen簡介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)作完成復雜任務。該框架...

AI正在深刻改變各行業(yè)，大語言模型（LLMs）更是其中的核心驅動力。例如，DeepSeekR1作為第一代推理模型，在數(shù)學、代碼和推理任務上表現(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應用帶來更強隱私保護、定制化和可控性。今天指導大家如何使用Ollama——一款AI模型管理和運行工具——在本地計算機上部署并運行DeepSeekR1。同時，推薦免費下載Apidog（https:apidog.com），能簡化API設計與測試流程，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)工作者帶來了全新的體驗與便利。它巧妙地將大型語言模型（LLM）與Jupyter筆記本相結合，究竟能碰撞出怎樣的火花呢？讓我們一同深入了解。1JupyterAgentJupyterAgent是一款實用的工具，能夠讓大型語言模型（LLM）在Jupyter筆記本中實現(xiàn)直接交互和代碼執(zhí)行功能。具備以下多種實用功能：快速且高效地加載數(shù)據(jù)；準確運行用戶編寫的Py...

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