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Pro+增加到了3个高RAM会话和3个标准会话,在Pro基础上又翻了2.5倍,相当于免费版算力的9倍,Pro+的52GB的高RAM和Pro的25GB的高RAM相比也略有提升(10分钟的epoch能快2分钟左右)。在打开笔记本后,我们默认的文件路径是"/content",这个路径也是执行笔记本时的路径,同时我们一般把用到的各种文件也保存在这个路径下。如果在有代码块执行的情况下继续点击其他代码块的“播

在AI辅助编程领域,Obra/superpowers库与Fission-AI/OpenSpec库代表了两种截然不同的技术路径。前者致力于构建可复用的AI编程技能库,后者则倡导以规范(Spec)为核心的驱动开发模式。本文将深入对比两者在核心理念、工作流程及适用场景上的核心差异,探讨它们如何分别解决AI开发中的效率与一致性难题,并分析在项目演进中应如何取舍。前几天在咖啡店,我无意中听到邻桌两位程序员在
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销售任务规划Agent、线索清洗Agent、销售策略Agent和到店邀约Agent正是为了解决汽车销售的全流程痛点而生的,这四个Agent可以根据业务目标为销售进行初步的线索筛选,检索出销售应该优先处理跟进的线索,并且根据销售的需求,进行AI电话外呼或根据用户画像推荐销售话术,自动打给消费者邀约试驾和沟通购车意向,等消费者试驾完成后,试驾报告Agent会再进行电话回访,并且生成消费者的试驾报告,提
当数字化转型的浪潮席卷全球经济,销售行业却仍在经历着「信息黑洞」与「人效天花板」的双重困境:据统计,68%的销售团队因信息滞后导致丢单率激增,27%的商机流失源于关键对话的误判。此刻,每个销售组织都站在选择的十字路口:是继续用血肉之躯对抗指数爆炸的信息洪流,还是让AI成为跨越认知边界的诺亚方舟?「AI实战派」直播第一期,纷享销客CRM产品VP刘抗从销售人员和销售管理者的视角出发,剖析AI如何破解工
请帮我列出减肥期间可以吃的水果,并分析该水果含有的营养元素,以表格的形式星现。1.要以html的方式输出 2.要可以直接运行 3.页面要提供可以直接下载word和excel功能。
在 vLLM 的部署实践中,Production Stack(vLLM 官方生态中的核心组件)已经原生支持 LMCache,并通过智能路由机制将推理请求按需指向对应的 KV 缓存位置,实现了跨请求、跨会话的缓存共享与复用。在这一背景下,LMCache 应运而生,作为一种新型缓存系统方案,旨在通过精准的 KV 缓存调度与跨请求共享机制,显著降低推理成本,同时优化响应延迟,从而推动大模型推理基础设施向
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基本原则:langchain 是一个非常好用的框架,能够帮助我们快速构建基于大模型的应用程序。它提供了很多工具、组件和接口。对于前端来讲甚至可以把它类比成 lodash/jquery 一样的基础库。langchain 的模块大致如上所示,简单介绍一下就是:我们可以看下如何使用 langchain 快速搭建一个基于 GPT 的爬虫应用:结果如下:可以看到,我们结合 langchain + 简单的 p








