本文介绍如何通过压缩方法名、自定义编码、避免嵌套结构以及使用中文数字替代阿拉伯数字等方式，减少输出的 Token 数量，从而有效降低大模型的响应时间。你可以根据实际应用场景选择合适的优化策略，提升大模型的性能和用户体验。

扣子现已推出满血版 Deepseek 全家桶，支持免费体验 R1、V3 模型。除此之外，扣子支持 DeepSeek 思维链（Chain-of-Thought，CoT）和 Function Calling 能力，为你的智能体添加私有知识和多种技能，拓展智能体的能力边界，一键满足多种场景需求。

深度学习，英文名为Deep Learning，其实就是机器学习的一种高级形式。它的灵感来源于人脑神经网络的工作方式，是一种让机器可以自主地从数据中学习和提取特征的技术。你可以把它想象成一位小侦探，通过不断地观察、学习，逐渐变得越来越聪明。“深度”指的是神经网络中的层数。就像我们的大脑有不同层次的神经元一样，深度学习模型也是由多个层次的神经元组成的。每一层都负责不同的任务，比如识别边缘、组合特征等。

通过AI技术实现产品营销核心功能自动化处理。该模板支持上传产品文档后自动完成卖点提炼、PR大纲生成、卖点对比等功能，适用于电商直播、快消品营销等场景。工作流采用大模型+图像流架构，包含文档解析、卖点格式化整理、多文档批处理等模块，输出结果可追溯原文并保持逻辑连贯。用户可复制模板后自定义调整，如简化流程降低大文档处理成本，或扩展PR稿件生成能力。测试发布后可直接绑定智能体使用，显著提升营销内容创作效

摘要：本文介绍了基于大语言模型(LLM)的抖音电商智能客服解决方案。传统客服依赖关键词匹配，处理能力有限，而LLM技术使智能客服实现了自然的智能对话模式。通过扣子平台可构建包含多个智能体(Agent)的客服系统，整合知识库、工作流等功能模块，支持电商场景下的订单处理、方案推荐等复杂业务。系统搭建需完成工作流设计、Agent优化等关键步骤，并持续完善知识库。为确保服务质量，需建立实时监控、批量评测机

人工智能技术的主要类别包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习等。这些技术在各个领域都有广泛的应用，不断推动着科技的发展。

使用print()函数是Python中非常基础但也非常实用的操作。它允许将文本和变量值输出到屏幕，为程序增添了互动和可读性。

与其他框架相比，它的一个显著特点就是动态计算图，这意味着你可以在运行时定义和修改计算图，从而更灵活地构建复杂的模型。通过构建神经网络模型、加载数据集、定义损失函数和优化器，你可以训练出一个能够识别不同类别的图像的分类器。PyTorch 提供了丰富的张量操作功能，它们类似于 NumPy 数组，但是可以在 GPU 上运行以加速计算，适用于大规模的数据处理和深度学习任务。我们使用一个外层循环进行多次训练

摘要：Coze工作流是一种可视化业务流程编排工具，通过组合插件、大语言模型和代码块等功能模块实现复杂任务。文章详细介绍了创建工作流的方法（自定义创建和使用模板）、基本操作（添加节点、数据流动等）以及核心节点功能（长期记忆、大模型、文本处理、循环等）。通过两个聊天机器人案例（恶魔支配者和御坂美琴）演示了工作流的具体应用，包括角色设定、文本分段输出、表情包匹配等功能实现。最后提出工作流开发的三个阶段：

摘要：Coze工作流是一种可视化业务流程编排工具，通过组合插件、大语言模型和代码块等功能模块实现复杂任务。文章详细介绍了创建工作流的方法（自定义创建和使用模板）、基本操作（添加节点、数据流动等）以及核心节点功能（长期记忆、大模型、文本处理、循环等）。通过两个聊天机器人案例（恶魔支配者和御坂美琴）演示了工作流的具体应用，包括角色设定、文本分段输出、表情包匹配等功能实现。最后提出工作流开发的三个阶段：