本项目构建了一个基于ReAct框架的智能Agent，能够理解用户意图并调用外部工具完成任务。核心内容包括： 技术架构：采用ReAct框架（推理-行动-观察循环）和Function Calling技术，实现LLM与外部工具的交互。 核心功能： 定义天气查询和数学计算两种工具 开发Agent执行循环，管理工具调用和结果反馈 实现步骤： 通过JSON Schema定义工具清单 构建工具映射和函数调用机制

本项目构建了一个基于ReAct框架的智能Agent，能够理解用户意图并调用外部工具完成任务。核心内容包括： 技术架构：采用ReAct框架（推理-行动-观察循环）和Function Calling技术，实现LLM与外部工具的交互。 核心功能： 定义天气查询和数学计算两种工具 开发Agent执行循环，管理工具调用和结果反馈 实现步骤： 通过JSON Schema定义工具清单 构建工具映射和函数调用机制

大模型微调是将预训练语言模型（LLM）适配到特定领域或任务的关键技术。相比全量微调的高成本，参数高效微调（PEFT）通过冻结大部分参数、仅训练少量新增参数（如LoRA方法），显著降低了计算和存储开销。LoRA利用低秩矩阵分解技术，在不增加推理延迟的前提下实现高效微调。此外，RLHF技术通过人类反馈强化学习，使模型输出更符合人类价值观。PEFT已成为当前大模型微调的主流范式，兼顾效果与效率。

大模型微调是将预训练语言模型（LLM）适配到特定领域或任务的关键技术。相比全量微调的高成本，参数高效微调（PEFT）通过冻结大部分参数、仅训练少量新增参数（如LoRA方法），显著降低了计算和存储开销。LoRA利用低秩矩阵分解技术，在不增加推理延迟的前提下实现高效微调。此外，RLHF技术通过人类反馈强化学习，使模型输出更符合人类价值观。PEFT已成为当前大模型微调的主流范式，兼顾效果与效率。

大语言模型（LLM）学习需要掌握三大核心技能：Python数据处理、数学基础和文本预处理。首先需熟练使用Numpy、Pandas和Matplotlib三大Python库进行数据操作与可视化。其次要理解线性代数、微积分和概率论等数学原理，以及深度学习的神经网络、反向传播等核心概念。最后需掌握文本数据的完整处理流程，包括清洗、分词（Tokenization）和向量化（Embedding）。现代LLM普

大语言模型（LLM）学习需要掌握三大核心技能：Python数据处理、数学基础和文本预处理。首先需熟练使用Numpy、Pandas和Matplotlib三大Python库进行数据操作与可视化。其次要理解线性代数、微积分和概率论等数学原理，以及深度学习的神经网络、反向传播等核心概念。最后需掌握文本数据的完整处理流程，包括清洗、分词（Tokenization）和向量化（Embedding）。现代LLM普

*清晰地分辨人工智能、机器学习和深度学习这三个核心概念，并理解它们之间的层级关系。*了解自然语言处理（NLP）的发展脉络、核心任务及其在现实世界中的重要性。*认识到大语言模型（LLM）的崛起如何彻底改变了AI领域，并理解其带来的革命性影响

*清晰地分辨人工智能、机器学习和深度学习这三个核心概念，并理解它们之间的层级关系。*了解自然语言处理（NLP）的发展脉络、核心任务及其在现实世界中的重要性。*认识到大语言模型（LLM）的崛起如何彻底改变了AI领域，并理解其带来的革命性影响

*清晰地分辨人工智能、机器学习和深度学习这三个核心概念，并理解它们之间的层级关系。*了解自然语言处理（NLP）的发展脉络、核心任务及其在现实世界中的重要性。*认识到大语言模型（LLM）的崛起如何彻底改变了AI领域，并理解其带来的革命性影响

AI伦理与安全核心议题摘要 AI伦理聚焦公平性、透明度、责任和隐私四大核心挑战。数据偏见可能被AI放大，需通过数据清洗、公平算法和评估工具（如AIF360）解决；黑箱模型需可解释性技术（LIME/SHAP）或内生透明模型；责任归属需法律框架明确开发者、用户等多方角色；隐私保护依赖联邦学习和差分隐私等技术。 AI安全关注对抗攻击、数据投毒和模型窃取等风险，需通过对抗训练、数据清洗和API防护等手段提