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无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案 1.Dify 简介 1.1 功能情况 Dify，一款引领未来的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，革新性地融合了后端即服务(Backend as a Service,BaaS）与LLMOps的精髓，为开发者铺设了一条从创意原型到高效生产的快车道。其设计旨在打破技术壁垒，让非技术背景的用户
告别Hugging Face模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验 Huggingface国内开源镜像：https://hf-mirror.com/ 里面总结了很多下载的方法，下面进行一一讲解 方法一：网页下载 在模型主页的Files and Version中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载，还可以复制下载链接，用其他下载工具下载。 方法二：huggingface-cli(
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望 1. AI Agent（LLM Agent）介绍 1.1. 术语 Agent：“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域，Agent 可以是人、动物，甚至是具有自主性的概念或实体。AI Agent：AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA：RPA(
LLM技术全景图：技术人必备的技术指南
1 引言 近10年里以深度学习为代表的机器学习技术在图像处理，语音识别，自然语言处理等领域里取得了非常多的突破，其背后的核心算法是深度学习为代表的AI基础模型。 一般来讲，我们进行AI项目研发时，遵循三个步骤。 第一步，我们需要针对目标任务选定一个合适的模型架构，然后训练出满足精度的模型，
随着人工智能和智能移动机器人的广泛应用，智能机器人的安全性和高效性问题受到了广泛关注。在实际应用中，智能小车需要在复杂的环境中自主导航和决策，这对算法的安全性和可靠性提出了很高的要求。传统的强化学习算法在处理安全约束时存在一定的局限性，引入安全强化学习算法成为了解决这一问题的有效途径。安全强化学习算法通过在强化学习过程中引入安全约束，确保在训练和实际应用中系统的行为始终在安全范围内。这对于智能小车
人工智能深度学习
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