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AI Agent正在将工业从“流程驱动”的革命性转变为“智能驱动”，它是工业智能化的终极形态，让整个工业系统成为一个能够自感知、自决策、自执行、自优化的有机生命体。
从基础功能到自主决策的 Agent 开发可分为多个阶段，涵盖底层技术实现、功能扩展、智能优化及决策能力提升。以下为技术文章大纲，分层次阐述进阶路径。开源项目：LangChain（LLM 集成）、AutoGPT（自主 Agent 实验）。关键论文：《Reinforcement Learning: An Introduction》、《Attention Is All You Need》。此大纲可结合实
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本文介绍了NetCoreKevin项目的Docker部署方案，这是一个基于微服务架构的多组件应用。项目包含AppVTApi、AuthorizationService、Quartz和WebApi四个核心服务，每个组件都有独立的Dockerfile，采用多阶段构建优化镜像大小。文档详细说明了Docker镜像构建和运行的步骤，并提供了容器编排的docker-compose.yml示例配置，涵盖网络设置、
AnythingLLM 是一个开源的 AI 工具，能够方便地将用户提供的各种格式的文档，嵌入到自定义 AI 模型中，使其在同用户对象中作为可参考上下文的一部分。在 RAG 架构中，向量数据库的作用类似于一个知识库，它存储了大量文本片段的嵌入（Embeddings），当用户输入查询时，模型会将查询转换为向量，并在数据库中检索最相关的向量，进而找到对应的文本内容。在实际使用场景中，企业级客户可以将自己
通过多模态生成式AI的产业化应用、大模型与专用模型的协同发展、AI芯片的竞争与创新、AI与云计算的深度融合、AI在各行业的广泛应用、AI伦理与治理的重视、AI人才的培养与争夺、开源生态的繁荣、AI与其他技术的融合以及全球合作与竞争的平衡，AI技术将不断突破现有边界，为人类社会带来更多的创新和变革。例如，在医疗领域，区块链可以用于存储患者的医疗数据，确保数据的安全和隐私，同时允许授权的医疗机构访问和
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希望通过本文，读者能对AutoML有更深入的了解，并在实际工作中应用AutoML技术，实现更高效、更准确的机器学习模型开发。在当今数据驱动的时代，机器学习（ML）已成为解决复杂问题的有力工具。然而，传统的手动机器学习流程存在诸多挑战，如特征选择、模型选择、参数调整等。尽管AutoML已经取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战，如可解释性、鲁棒性、资源消耗等。自动机器学习（AutoML）是一种自动化地构
现在，几乎所有AI从业者都在谈“提示工程”——如何用一句话让GPT写出好文章、让DALL·E画出符合要求的图。即使提示词写得再“标准”，也经常会出现“AI没听懂”的情况？比如，用户说：“帮我写一篇儿童科普文章”，AI可能输出一篇“适合10岁孩子的太阳系介绍”，但用户其实想要的是“用动物比喻、带互动问题、适合5岁孩子的睡前故事”。问题出在哪儿？——用户的“明确需求”只是冰山一角，水下的“隐藏期望”才
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