MacDevKit 的另一个强大之处在于它的可定制性。你可以通过编辑init.sh添加或删除要安装的工具和应用程序修改 Git 配置和 SSH 密钥生成调整 VS Code 扩展更改 macOS 系统设置"your-new-extension-id" # 添加你的扩展MacDevKit 是一个强大的工具，它可以帮助你在几分钟内配置好一个完整的 macOS 开发环境，省去繁琐的手动配置过程。无论你是

‍‍‍‍‍‍‍从大的方向上来说，大模型从技术到应用，主要涉及到以上几个大的模块；而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型，强化学习，迁移学习，知识蒸馏，分布式训练与存储等；以及RAG使用的向量检索，向量数据库，语义理解等，还有复杂任务的思维链(CoT)，模型训练使用的LoRa等微调方法。还有多模态模型中的知识对齐，数据融合等复杂技术。‍‍‍基于大模型开发的人工智能机器人，

Prompt Engineering 涉及为大型语言模型设计有效的输入（Prompts），以引导模型生成所需的输出。这个过程不仅需要精确表达问题或需求，而且要格式化输出以适应特定应用。

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naiv

本文将会介绍LangChain框架，并以python代码示例来解释该框架的作用，使用到了OpenAI的API，并附上代码和结果，感兴趣的读者可以跟着跑代码。LangChain 是一个用于构建和部署基于语言模型（如大型语言模型，LLM）的应用程序的框架。想象一下，LangChain 就像是一个工具箱，里面装满了各种工具和指导手册，帮助你更容易地创建和优化与语言相关的软件项目。LangChain提供了

密钥协商里的 “从共享秘密派生密钥”，就是两个人先通过某种方式搞出一个 “共同的秘密”（比如用 Diffie-Hellman 算法算出的那个数），但这个秘密不能直接当密钥用，得经过一套固定的 “加工流程”，变成真正能用的密钥。派生出来的密钥各司其职（比如有的负责加密数据，有的负责验证签名，有的负责临时会话），就算某把专用钥匙泄露了，主密钥和其他钥匙还能安全用，不用全换。对比一下：如果加密和解密用不

*最近发现一个非常好的学习资料，可以一次性的掌握从理论到从头创建一个大模型，再到预训练，SFT（有监督微调），甚至到最后还有RAG以及Agent的搭建方式，非常的齐全。就是这个Happy-LLM，Github将近10000星了，上升势头非常快。由于下个学期可能需要讲一些类似的内容，所以自己过了一遍，教程一共有7章，我把它分成了三个部分：1-4理论部分， 5-6大模型创建和训练实践，7大模型扩展应用

算力平台与服务已成为推动数字经济发展的重要力量，其多元化、智能化、绿色化及安全可信的发展趋势不可逆转。面对算力增长与能源消耗的矛盾，算力平台需加强能效优化与绿色节能技术的研发与应用，以实现可持续发展。在保障数据安全与隐私的前提下，算力平台应积极探索跨域共享与高效调度的机制，提升算力资源的利用效率。未来，算力平台与服务的研究应更加注重技术创新与产业融合，推动算力生态体系的完善与升级。深入探索算力平台

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。在安装工具之前，添加到 hosts 文件中 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分资料

Coze是字节开发的一款智能体平台，拥有丰富的插件，各类资源丰富，用户居多，不需要任何编程基础，简单通过搭积木一样的拖、拉、拽就可以实现智能体的搭建。有人会有疑问，为什么选择Coze，不选择其他的百炼、讯飞、智谱等，选择Coze的原因主要还是人数居多，资源居多，作为刚入门的小白，自然还是以降低难度为主，如果后续对其他平台感兴趣，也可以去平台开发智能体，大体上是一样的。这里引用网上的一张图片，详细介