（2）Kubernetes部分包括：Kubernetes初步入门、安装Kubernetes、Kubernetes命令行工具、运行应用、通过服务访问应用、存储管理、软件包管理、网络管理、Kubernetes Dashboard、Kubernetes安全、Kubernetes集群管理。（1）Docker部分包括：全面认识Docker、初步体验Docker、Docker基本管理、Docker仓库、数据管

如果你要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好网络结构的权重，通常能够进展得相当快，可以用这个作为预训练模型，然后转换到你感兴趣的任务上。有时候这些训练过程需要花费好几周，并且需要很多GPU，其他人已经做过了，并且经历了非常痛苦的寻最优过程，这就意味着你可以使用花费了别人好几周甚至几个月做出来的开源的权重参数，把它当作一个很好的初始化用在你

本节将从提示词工程的理论基础出发，深入探讨其在人工智能应用中的核心概念、技术原理和实践方法。通过系统性地分析提示词设计的认知机制和优化策略，结合具体应用场景的实例剖析，旨在为读者构建完整的提示词工程知识体系，并提供可操作的技术指导框架。

A2A被定义为一个用于AI智能体的通信协议。可以把它想象成一种标准化的通用语言，任何AI智能体都可以用它来与任何其他智能体对话，而无论它是由谁构建的，或者运行在什么框架上。如果没有A2A，如果试图让智能体A直接与智能体B对话，这将是一件比较困难的事情。因此A2A应运而生，它是让不同智能体互相共享信息、寻求帮助、协调任务的桥梁，是不需要自定义的“胶带代码”。简单来说，A2A之于AI智能体，就像互联网

然而，当前模型在多模态推理的细粒度理解、跨模态信息融合的准确性方面仍存在一定局限，未来的研究需要进一步提升模型的通用性与鲁棒性。然而，医疗数据的隐私保护、模型解释性以及临床验证的严格要求，使得多模态模型在该领域的落地过程较为谨慎和缓慢。通过对图像、文本、声音等多种模态数据的联合建模，模型能够创作符合语境需求的内容，如自动生成图像描述、创作艺术作品、编辑视频片段等。尽管仍存在诸多技术挑战，其在实际应

多模态大模型介绍（之一）-CSDN博客目录3.3.6LLaVA3.3.7VisCPM3.3.8GPT-4V和GPT-4o3.3.9Qwen-VL和Qwen-VL-Max3.3.10Gemini+2.5LLaVA（Large Language and Vision Assistant）[45]是由UC Berkeley等机构于2023年提出的一种开源视觉语言大模型，旨在将预训练视觉编码器与强大的语言

本文设计一个分层Agent跨境电商智能客服架构，智能客服设计人员可借鉴思路。随着生成式AI的演进，LLM已突破传统对话系统的边界，开始展现出元认知能力。通过将大语言模型与工具调用接口、记忆存储模块、强化学习框架集成，新型AI系统不仅能理解抽象目标，而且能自主规划任务路径、实时获取异构数据、动态调整行动策略，这种具备“目标-决定-执行”三重能力的智能形态，正推动AI从被动工具向主动协作伙伴的范式转变

随着多模态数据规模的激增与计算资源的不断增强，近年来多模态大模型（MLLM）成为推动人工智能通向通用智能的重要路径之一。它们不仅在视觉问答、图文生成、跨模态检索等任务中展现出卓越能力，还成为构建新一代智能交互系统的关键基础设施。本章将从模型架构、核心技术、训练规模到典型应用等方面，详细介绍当前具有代表性的多模态大模型，帮助读者全面理解其技术架构、创新点与应用潜力。

要使用深度学习与语音特征进行抽取，首先需要准备能够对语音特征进行解析的工具。Librosa是一个用于音频、音乐分析与处理的Python工具包，常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。Librosa提供了多种音频读取和写入的方法，支持多种音频格式的读取和写入，如WAV、FLAC、MP3等。Librosa提供了多种音频特征提取的方法，如MFCC、Chromagram等。此外

多模态大模型的发展是人工智能技术演进过程中极具代表性的方向之一，其核心在于通过统一架构处理图像、文本、语音、视频等多种模态，实现跨模态的理解、生成与推理任务。该领域的发展大致经历了以下四个阶段：早期特征拼接模型阶段、融合与对齐技术阶段、大规模对比预训练阶段，以及当前迈向通用人工智能的统一多模态大模型阶段。