玩 AI Agent 的朋友，很多都是从 Coze（扣子）开始的。它简单、门槛低，对新手非常友好。但随着我们需求的提升，Coze 的局限性也慢慢显现。比如，有些企业或个人开发者希望，或者想接入，这时候，开源的 Dify 就成了更好的选择。那么问题来了，怎么把我们辛辛苦苦在 Coze 上“调教”好的智能体，顺利迁移到 Dify 呢？今天，我就给大家带来一份实操指南。

大模型数据蒸馏通过将大模型的知识转移到小模型，实现模型压缩、加速推理和降低成本等目标。主要步骤包括选择模型、准备数据、生成软标签和训练学生模型。

现阶段的 BrowserUse 个人认为它主要是有几个创新点，一个是开创性地构建带标识 Dom 树结构的方式来辅助大模型去理解网页结构和内容，并能通过 index 去精确定位到 clickable 元素，另一个是它串起了 LLM 对于网页内容的理解、next goal 思考、决策路径、action 行动的流程。其本质上还是使用 LLM + Playwright 来实现 AI 操作浏览器，而未来如果

浏览器九大缓存方法

⑯在去除Markdown格式节点后添加已经定义好的mysql查询工具，host填写你要连接的数据库ip，user填写用户名，password填写密码，database填写数据库名称，port填写端口号，query选择去除Markdown格式节点的结果，不返回内容。利用我给你的已知信息，生成可执行的SQL插入到数据库，将已知信息基于表格字段格式要求自行转换格式，其次要把对应字段的完整内容插入数据库中

同时，针对升级过程中可能遇到的MoE模型与FP8量化兼容性问题（如"output_size not divisible by block_n"和"start out of range"等错误），提供详细解决方案。MoE模型中moe_intermediate_size（如768）需要被tensor_parallel_size（TP）和block_n同时整除。在您的错误日志中，可以看到大量/vllm/

节点，下载图片，在回复节点展示图文；如果不包含图片，回复节点只展示文本。对用户的问题进行回答，当回答中包含图片时，将图片在聊天窗口展示出来。节点就是根据用户的输入，从知识库中匹配出最适合的片段，交给下一个。节点中检索出的知识片段，生成符合用户问题的回答。不是本小节重点内容，我们将在之后的小节中详细讲解。的前端展示页面应该是解析的富文本，所以也可以在。下载图片，用户在最后的回复节点中展示。节点就是根

LMCache 是 vLLM 等运行大型 AI 模型的系统的小助手。它保存这些被称为KV 缓存的东西——基本上是 AI 阅读文本后的便利贴。LMCache 不会每次都涂写新的笔记，而是将它们放在手边，这样你的 AI 就不会浪费时间或消耗昂贵的 GPU 算力。你的 AI 开始以惊人的速度回答问题——有时快七倍，不开玩笑。它使用更少的 GPU 资源，所以你不会因为云账单而哭泣。它非常适合聊天机器人或应

SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的

基于图像的AI需要使用标注图像进行训练。这些标注也被称为“ground truth”、“labeled”或“annotated”数据。不同的数据科学模型有多种类型的“标注”。它们各不相同，包括"关键点"，"插值" ，"姿态估计"等等。