文章介绍了大模型应用的四种技术架构：纯prompt（简单任务）、Agent+Function Calling（结合外部工具）、RAG（检索增强）和Fine-tuning（领域定制）。各架构适合不同场景，可根据任务复杂度、实时数据需求、专业程度及资源成本灵活选择或组合使用，以平衡效果与成本。

文章介绍了大模型应用的四种技术架构：纯prompt（简单任务）、Agent+Function Calling（结合外部工具）、RAG（检索增强）和Fine-tuning（领域定制）。各架构适合不同场景，可根据任务复杂度、实时数据需求、专业程度及资源成本灵活选择或组合使用，以平衡效果与成本。

LangGraph提供了基于图的框架来定义、可视化和调试LLM智能体工作流。文章详细介绍了六种智能体设计模式：提示链将复杂任务分解为步骤；路由与并行化高效处理查询；反思使智能体能自我评估改进；工具使用集成外部API；规划构建可执行序列；多智能体协作协调专业智能体解决复杂问题。每种模式都配有代码示例，帮助开发者构建稳健、灵活且可扩展的AI系统。

LangGraph提供了基于图的框架来定义、可视化和调试LLM智能体工作流。文章详细介绍了六种智能体设计模式：提示链将复杂任务分解为步骤；路由与并行化高效处理查询；反思使智能体能自我评估改进；工具使用集成外部API；规划构建可执行序列；多智能体协作协调专业智能体解决复杂问题。每种模式都配有代码示例，帮助开发者构建稳健、灵活且可扩展的AI系统。

LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起， 并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

“ 多模态大模型，就是支持多种数据格式的模型”很多人都听说过多模态，也知道多模态大模型，但如果让你介绍一下什么是多模态大模型，它有什么优点和缺点，以及为什么需要多模态，这时可能就有点傻眼了。‍‍从应用角度来说，垂直应用的大模型才应该是未来的趋势，那么为什么还要研究多模态大模型呢？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍今天我们就来了解一下什么是多模态大模型，以及为什么需要多模态大模型。‍‍

什么是LLM Agent？ 大模型Agent是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。Agent是能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。

各位读者搭嘎猴啊，一份精准的行业报告就像是导航灯塔，引领我们看清行业前行的方向。言归正传，今天就给大家分享一下《2024年大模型典型示范应用案例集》，小编先带大家快速阅览这份报告的核心内容，社区服务是社区建设的基础和核心，它包括满足居民生活需要、优化社区生活环境、丰富社区文化内涵、加强社区治安等方面。报告概览随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行各业智能化转型的重要引擎。2024年，大模

在本研究中，我们引入了EfficientQAT，它在内存使用和训练时间上均提高了量化感知训练（QAT）的效率。经过全面测试，EfficientQAT在多样性和性能方面超越了现有的后训练量化（PTQ）、量化感知训练（QAT）以及量化参数高效微调（Q-PEFT）方法，适用于不同模型和量化级别。此外，EfficientQAT利用标准均匀量化，这简化了使用现有工具箱进行部署的过程。Reference因为这

Pytorch官网Pytorch.org最近发布了一本开源书深度学习《Deep Learning with PyTorch》，共141页pdf，限时开放，涵盖了深度学习和Pytorch库的介绍，预训练网络，张量，学习机制，数据神经网络学习。书里面有详实的代码，是入门学习Pytorch深度学习必备器物，不得不看！作者介绍：过去15年一直在硅谷工作，是一名软件工程师，过去7年一直是一家制造医疗设备软件