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MemoryManager是一个基于LLM的API，用于从对话中提取关键信息并管理长期记忆。它支持添加、更新和删除记忆，并通过定义具体的数据结构（如UserFoodPreference）来优化信息整理。代码示例展示了如何使用Pydantic创建记忆结构，并通过create_memory_manager生成MemoryManager实例。该API利用LLM工具调用来更新记忆，但不同模型的准确性可能有
当前金融领域的LLM存在两大局限：缺乏深度的股票分析能力和缺乏客观评估指标。本文提出FinSphere，一个对话式股票分析代理，包含三大模块：Stocksis：由行业专家策划的数据集，提升LLM的股票分析能力。AnalyScore：系统化的股票分析质量评估框架。FinSphere：能够生成高质量股票分析报告的AI代理。实验表明，FinSphere在分析质量和实际应用方面优于一般和特定领域的LLM及
WebVoyager是一个基于多模态大模型的AI代理，旨在通过浏览器API与网页交互，完成用户提出的任务。其核心功能是根据用户的问题、图像或请求，生成网页操作的工具响应，并返回最终答案。WebVoyager通过查看带注释的浏览器屏幕截图，选择下一步操作，其架构基于推理和行动（ReAct）循环。该代理使用图像注释作为UI功能，并通过工具控制鼠标和键盘在浏览器中执行操作。其工作流程包括接收用户输入、分
论文简评：这篇关于学术期刊推荐的文章是一个创新性的尝试，它利用了异构图增强的链式推理方法（HetGCoT-Rec）与大型语言模型（LLMs）来解决学术期刊推荐的问题。该框架通过提出结构感知机制和多步推理策略，将基于图的语义信息转换为自然语言，从而显著提高了推荐性能。此外，研究还展示了在OpenAlex数据集上的强大实证结果，并且提出了双通道和四步推理过程作为一种有组织的方法，用于整合图表来源和语义
本文介绍了，由香港科技大学（广州）、上海人工智能实验室、以及中国人民大学联合发布。文章系统梳理了多模态大模型可解释性的研究进展，从进行了全面阐述。同时，深入分析了当前研究所面临的核心挑战，并展望了未来的发展方向。本文旨在揭示多模态大模型决策逻辑的透明性与可信度，助力读者把握这一领域的最新前沿动态。论文名称：Towards Explainable and Interpretable Multimod
-正文-工具（Tool）通过参数自定义工具通过解析文档字符串配置定义工具通过大模型的 Tool calling 调用工具代码示例完整日志近年来大模型发展过程中面临的几个核心挑战：静态知识的局限性、执行能力的缺失、与外部系统的割裂。为了应对这些挑战，推动大模型从单纯的语言生成工具演变为真正的任务执行引擎，Function calling 诞生了，成为大模型一项不可或缺的核心能力。我们在做应用开发的时
这些Multi-Agent框架允许为Agent赋予自定义工具，并将其与外部系统无缝集成，以执行在线支付、搜索网络、进行 API 调用、运行数据库查询、观看视频、发送电子邮件等操作。
国物联网操作系统国研政情·经信研究智库：对话中国经济和信息化
目前，国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，协调区域平衡化发展，推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。2018年，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉提出算力经济概念，指出以计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段，算力经济涵盖算力基础设施、算
《DeepSeek零基础入门指南》是一份面向技术小白的实用手册，全面介绍了DeepSeek中文大模型的核心功能和使用技巧。指南从基础概念讲起，详细解析了文本创作、编程辅助、知识问答等八大核心能力，并提供了具体场景下的操作示例。针对不同使用需求，文章特别设计了场景选型建议，帮助用户快速匹配最适合的功能模块。此外，还包含高手进阶技巧、常见问题解答和实战案例演示，手把手教用户从零开始掌握这一AI工具。该
摘要：随着科研数据量激增，高校科研面临数据处理复杂、图表制作耗时、论文撰写周期长等挑战。DeepSeek作为AI辅助工具，通过高效处理实验数据（清洗、统计、EDA分析）、智能生成图表代码与描述文本，并辅助构建论文结论框架，显著提升科研效率。研究表明，该工具能缩短数据处理周期60%以上，图表描述准确率达90%，结论初稿生成时间减少50%。但需注意，研究者需保持主体地位，对AI输出进行严格验证。人机协
关键技术实现包含三个关键模块：首先是符号化元模型生成器（SyMuGen），该模块通过递归遍历PyTorch计算图的backward hooks，捕获每个节点的运算符号特征向量，并建立对应的算子表达式模板库。值得注意的是，在动态序列长度的NLP任务中，模型的控制流处理延迟实现了83.2%的突破性优化。这篇文章详细阐述了基于元编程的动态优化框架实现原理及效果，特别突出了Python环境下的技术实现路径
Storm概念以及架构详解一、什么是Storm?二、离线计算和流式计算2.1 离线计算2.2 流式计算2.3 Storm与Hadoop的区别三、Storm的体系结构四、Storm的运行机制五、Storm的安装配置六、启动和查看Storm七、Storm的常用命令八、Demo演示：WordCount及流程分析九、Storm的编程模型十、Storm编程案例：WordCount十一、Storm集群在ZK上
网购时刚下单，库存立刻显示"已减少"；刷短视频时，系统立刻推荐你刚看过的同类内容；外卖APP里，订单状态从"商家接单"到"骑手配送"实时更新。这些场景的核心需求是**“数据一来，立刻处理”——也就是实时数据处理**。而Storm，就是专门解决这个问题的"实时数据生产线"。本文的目的是：用最通俗的语言讲清楚Storm的核心概念（拓扑、Spout、Bolt）、运行机制（集群架构）、实战用法（写一个实时
open()接受三个参数:一个包含Storm配置的Map,一个TopologyContext对象，提供了topology中组件的信息,SpoutOutputCollector对象提供发射tuple的方法。相当于storm的master,负责资源分配和任务调度,一个普通的storm集群只有一个nimbus(京东是对nimbus做了集群,加入了选举等概念,防止nimbus突然挂掉)是拓扑结构中的数据来
本文仅提供一个入门概览，部分内容来源于网络，部分来源于自己理解，参考内容链接会在文末给出，部分内容未找到原作，如有侵权，请联系删除。1、概述许多分布式计算系统都可以实时或者接近实时地处理大数据流。Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Hadoop 在本质上是一个批处理...
一、流计算概述流数据：实时产生的数据，并且实时不断地像流水一样到达。流数据特征：1、数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的。2、数据来源众多，格式复杂。3、数据量大，但是不是十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储。4、注重数据的整体价值，不过分关注个别数据。5、数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序。数据类型：静态数据和流数据（动态计算）。流计算
一、storm简介---------------------------------------------------------1.开源，分布式，实时计算2.实时可靠的处理无限数据流，可以使用任何语言开发3.适用于实时分析，在线机器学习，分布式PRC，ETL4.每秒可以处理上百万条记录（元组）5.可拓展，容错，并可保证数据至少处理一...
为大数据中心机房建设提供参考
入门知识推荐书籍1、舍恩伯格的《大数据时代》；2、巴拉巴西的《爆发》；3、涂子沛的《大数据》；4、吴军《智能时代》；5、《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》工具技能1、hadoop： 常用于离线的复杂的大数据处理2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性
在这个网络架构日益复杂的时代，Nping以其简洁高效的特点，为网络运维工作带来了革命性的改变。它完美诠释了"专业工具应该让复杂问题简单化"的理念。如果你也在寻找更好的网络监控解决方案，不妨试试这款开源神器，相信它会给你带来意想不到的惊喜。毕竟，在瞬息万变的网络世界里，效率就是一切。项目地址：https://github.com/hanshuaikang/Nping「（25041901）宝藏资源【先
转自：https://blog.csdn.net/wjandy0211/article/details/78802044大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中
人工智能正以前所未有的速度渗透到社会的方方面面，带来了深刻的变革。它不仅能够改变企业的运营模式，提高效率，还能为社会带来更多创新的机会。然而，随着AI技术的快速发展，挑战和伦理问题也需要我们引起足够的关注。只有在技术与伦理之间找到平衡，才能确保人工智能真正成为推动社会进步的强大动力。未来，人工智能无疑将是改变世界的重要力量，帮助各行各业迎接更加智能化、高效化的未来。
ExtractThinker是一个开源框架，旨在协调OCR（光学字符识别）、分类和数据提取等流程，为LLMs提供强大的支持。它通过将不同的组件集成到一个统一的平台中，使得用户可以轻松地构建自定义的文档智能解决方案。ExtractThinker的核心优势在于其高度的灵活性和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择适合的组件和配置，以构建最适合自己的文档智能堆栈。
“1+X“大数据平台运维职业技能等级证书（中级）模拟题-Storm组件部署
中国（上海）区块链创新峰会 国研政情·谋定论道：赋能产业
转载自：量子恒道官方博客2.1 Storm基本概念在运行一个Storm任务之前，需要了解一些概念：TopologiesStreamsSpoutsBoltsStream groupingsReliabilityTasksWorkersConfigurationStorm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs
摘要：物联网(IoT)正推动智能家居快速发展，通过设备互联和数据分析实现自动化控制、远程管理及节能环保。其技术架构包含感知层、网络层、平台层和应用层，支持智能照明、环境调控等场景应用。关键技术涉及无线通信、边缘计算和设备互操作性。实践经验表明应优先构建核心场景，并注重安全更新与行为分析。未来趋势将聚焦边缘智能、AI优化和5G融合，打造更智能化、个性化的家居体验。物联网持续重塑现代家庭生活方式，带来
近年来，多模态大语言模型（MLLM）取得了显著进展，展示了开发智能生物医学助手的可行性。然而，当前的生物医学MLLM主要集中在图像级别的理解，并将交互限制在文本命令上，从而限制了其能力边界和使用灵活性。在本文中，作者介绍了一种新颖的端到端多模态大语言模型，名为MedPLIB，该模型具有像素级别的理解能力。令人兴奋的是，它支持视觉问答（VQA）、任意像素级别的提示（点、边界框和自由形状）以及像素级别
中途这是彭文华的第181篇原创前些天，陈果大佬发的一篇公众号文章火了。周鹤鸣老板嫌事儿小，攒了个局，拉陈果大佬和任向晖大佬在线约战。二位大佬坐而论道，侃侃而谈了两个小时，最后还不尽兴，在微...
智能教育平台测试面临系统复杂、实时性要求高、数据量大、快速迭代和安全合规等挑战。测试体系建设需采用分层策略，结合自动化工具与CI/CD流程，通过数据驱动测试和环境虚拟化提升效率。需重点验证高并发性能、异常处理和安全合规性，建立跨团队协作机制和质量闭环。实践表明，该方法能显著提升测试覆盖率，缩短测试周期，增强系统可靠性和安全性。未来需结合AI技术持续优化，为教育质量提供坚实支撑。
论文提出了EMBODIEDEVAL，首次为MLLMs提供了一个综合的互动评估基准。通过实验发现，当前的MLLMs在具身任务上表现不佳，显示出在处理复杂、多步目标方面的挑战。论文为评估MLLMs的具身能力提供了新的方法和工具，具有重要的理论和实践意义。
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