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传统的智能体通常基于规则（Rule-Based）或机器学习（Machine Learning）进行决策，而LLM驱动的智能体则利用大规模预训练语言模型的能力，结合上下文理解和外部工具，实现更加智能和自然的交互。：可以通过微调（Fine-tuning）或增强检索生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）来优化智能体的能力。随着技术的发展，这类智能体将在更多领域落地

在前两篇文章中，我们先后认识了机器学习的发展历程与应用场景，以及不同的分类方法。我们提到，监督学习是机器学习中最基础、最常见的任务类型，也是很多人工智能应用的核心。从垃圾邮件识别，到语音助手中的语音转文字，再到推荐系统中的点击预测，背后都离不开监督学习的支撑。对于初学者来说，掌握监督学习就是打开机器学习世界的第一把钥匙。本文将从以下几个方面深入解读监督学习：什么是监督学习？监督学习的常见任务：分类

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在日常生活中，你是否也经常遇到这种尴尬时刻：收到对象的消息不知道怎么回才不显得敷衍？面对领导的“敲打”，不知道如何高情商应对？想拒绝朋友的借钱请求，却开不了口？为了解决这个“社恐”难题，我决定动手做一个AI 智能体（Agent）。这次我没有写复杂的代码，而是使用了 openJiuwen提供的可部署智能体开发平台，并接入了性价比极高的 DeepSeek 模型，十分钟就搓出了一个“高情商沟通助手”。

Portainer 是一款 Docker 可视化管理工具，能将复杂的命令行操作转化为图形化界面，方便用户管理容器、镜像、网络和存储等。它适合开发者、运维人员以及中小型团队使用，优点在于操作直观，通过拖拽、点击就能完成容器部署、重启、备份等操作，还支持角色权限分配，避免误操作影响生产环境，全平台兼容的特性也让它在不同系统上都能稳定运行。使用 Portainer 的过程中，最大的体会是 “降低了 Do

本文系统介绍了深度学习的起源、神经网络的基本原理、关键结构、典型算法以及发展趋势。深度学习的成功，不仅来源于模型结构的创新，更得益于计算力与数据的爆发。从感知机到 Transformer，人工智能正在从“识别世界”走向“理解世界”。多模态智能（Multimodal AI）可解释人工智能（XAI）神经符号融合（Neuro-Symbolic AI）这些方向将推动人工智能向“理解与推理”层面迈进。本文系

vLLM 是目前大模型推理领域最火热的高性能推理框架之一，以其 PagedAttention 技术著称。而 vLLM-Ascend 则是 vLLM 在华为昇腾 NPU 上的硬件插件，使得昇腾算力能够通过 vLLM 释放强大的推理性能。在真正开始做迁移之前，我原本以为 GPU 和 NPU 在推理框架上的适配会非常复杂，但上手后才发现，vLLM-Ascend 的设计思路非常清晰：它在底层为昇腾补齐了算

目前的痛点主要在于 PyTorch 插件的易用性上（例如 accelerate 的自动映射支持还不够完美），导致我们必须手动写 .to("npu")。为了最大限度利用 NPU 算力，我们不能使用默认的 device_map="auto"，因为它依赖 accelerate 库进行设备调度，在 NPU 上极易报错 ValueError: requires accelerate。本文详细记录了如何在。在