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深度学习—卷积神经网络（3）步长（stride）填充（padding）

使用 GRPO 和 OpenEnv 微调小型语言模型实现浏览器控制作者：Pau Labarta Bajo https://paulabartabajo.substack.com/p/fine-tuning-lfm2-350m-for-browser

FastGPT开发一个智能客服案例《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》(李振强，叶彦辛，等)【摘要书评试读】- 京东图书FastGPT 是一个‌基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统‌，它通过检索增强生成（RAG）技术，将文档与AI模型结合，实现智能问答和自动化决策。本文用FastGPT 开发一个智能客服。

ReAct和Function Calling之间的纠葛与恩恩怨怨这个文章标题甚是有趣，ReAct和Function Calling本是一类人，却有着本质的区别，但很多时候我们甚至认为他们也是可以互为替代的，很是矛盾。

熊猫钓鱼>_>

Tbox使用教程与心得体验：智能体驱动我的“2025年大模型发展工作总结及企业智能办公场景应用前景“深度报告生成Tbox是一款基于智能体驱动的内容生成平台，它通过精心设计的多轮对话系统，将复杂的工作总结报告生成过程分解为多个步骤，确保最终产出的内容既专业又全面。

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图神经网络初探（1）

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Dify 添加获取古诗词插件（今日诗词 API）实战教程在使用 Dify Agent / Workflow 构建智能应用时，经常会遇到一个需求： 👉 让大模型随机获取一首古诗词，用于展示、学习、生成内容或互动问答。

大模型对齐核心技术：从第一性原理完整推导 PPO 算法！近期关于 DPO、GRPO 和 RLVR 等强化学习方法在大语言模型(LLM)后训练中的研究成果令人瞩目。对于刚接触强化学习的研究者来说,从 Proximal Policy Optimization(PPO)入手是个不错的选择。这正是 OpenAI 在 InstructGPT 论文中展示的用于改进 LLM 对齐的算法。理解 PPO 能帮助建立策略梯度方面的正确心智模型,为后续学习基于类似思想构建的新型 LLM 专用强化学习方法打下基础。

从 0 到 1 搭建一个「塔罗感」AI 智能体 —— 微光运势实践记录最近在体验和搭建 AI 智能体的过程中，我尝试做了一个偏情绪陪伴 + 运势引导方向的 Agent —— 「微光运势」。

质变科技AI就绪数据云

AI记忆架构三大路线你的AI助手昨天聊了什么，今天还记得吗？技术圈正为此激烈分化。当ChatGPT记不住三句话前的对话，当Midjourney无法保持角色一致性，一个根本问题暴露出来——当前大模型本质上是失忆症患者。

如何搭建一个AI取数助手ai取数助手的意义在于能够根据业务需求自动生成SQL,供数据人员参考和使用，同时一些重复时间重复需求等季报问题，可以无缝沿用原有脚本出数，降低重复开发沟通时间

大模型在工业物流领域有哪些应用关键词：人工智能大模型人工智能培训大模型培训具身智能培训智能体 VLA截至2025年，大模型（Large AI Models）在工业物流领域的应用已从概念验证走向规模化落地，覆盖运输、仓储、供应链协同、园区管理、安全合规等多个环节。以下是其主要应用场景及典型案例：

装不满的克莱因瓶

【Coze智能体实战二】一键生成儿歌背单词视频目录一、需求与流程设计二、实现智能体工作流2.1 创建工作流2.2 开始节点2.3 中英文单词文案大模型

elastic kibana可视化数据统计案例localhost:56011、创建索引注意时间格式要求 “@timestamp”: “2025-12-25T23:54:34.252Z”

小白跃升坊

基于AI+企微的智能报销系统基于 AI+企业微信的智能报销系统，主要结合当前主流的智能体，对接企业微信的报销流程，改进企业内部报销流程，提升报销效率。主要包含三部分内容，详细下图所示：

如何有效整合文本、图像等不同模态信息，提升模型跨模态理解与生成能力关键词：人工智能大模型人工智能培训大模型培训具身智能培训智能体 VLA有效整合文本、图像等不同模态信息，以提升模型的跨模态理解与生成能力，是当前多模态人工智能（Multimodal AI）研究的核心问题。以下从架构设计、对齐策略、训练方法、应用场景等多个维度系统阐述关键技术和实践路径：

小雨下雨的雨

ModelEngine的Aido智能体【娱乐生涯 AI 助手】升级计划——工作流编排精确制导AI应用我又发现新大功能了，能具体的修改应用助手的流程，虽然上次看到了但是没有具体的使用，接下来我们来具体的升级一下咱们的这个应用，看看会有什么变化。

智能体：全球智能体互联协议深度对比分析对全球11种主流智能体通信协议的总结与对比，这些协议共同构成了未来智能体互联网（IoA）的底层通信基础，旨在解决AI智能体在不同场景下的标准化交互问题。

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基于ModelEngine构建智能情感助手智能体，提供便捷、低成本的情感支持在快节奏、高压力的现代社会，情感健康问题日益突出，情感支持需求快速增长，数字时代人际联系弱化，孤独感增强，心理咨询师数量不足，传统心理咨询无法提供7×24小时即时支持。本教程将展示如何在快速使用ModelEngine平台构建一个智能情感助手智能体，帮助更多人获得及时、有效的心理关怀。