摘要： LLM Agent是基于大型语言模型的智能代理系统，能自主执行任务并与环境交互。主要类型包括任务型、对话型、工具增强型和多Agent协作系统。其工作流程涵盖感知输入、意图解析、工具调度、执行验证和输出生成。开发者可通过Python框架（如LangChain）构建基础Agent，并通过记忆机制、工具链扩展和安全管控增强功能。调试时可查看决策日志、拆解任务或通过示例修正行为。

大模型微调是在预训练模型基础上，通过特定任务数据调整参数使其适应下游任务，包括全参数微调和参数高效微调。监督式微调（SFT）利用标注数据，通过交叉熵损失反向传播更新参数，需注意数据质量、学习率策略和早停机制。参数高效微调方法主要有Adapter（插入小型全连接网络）、Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）和LoRA（低秩矩阵分解）。全参数微调更新全部参数，适配能力强但计算成本高；部分微调

数据分析中常用的10大数据分析模型

本文系统介绍了Prompt（提示词）的概念与应用。Prompt是引导AI生成特定输出的文本输入，广泛应用于内容创作、编程辅助、数据分析等场景。文章重点阐述了结构化Prompt框架，包括角色、任务、格式三要素，并详细解析了APE、CARE、RACE等9种进阶框架。还提供了讯飞星火、OpenAI等Prompt学习资源，涵盖从基础到高级的Prompt构建方法，帮助用户更高效地使用AI模型。

本文系统介绍了Prompt（提示词）的概念与应用。Prompt是引导AI生成特定输出的文本输入，广泛应用于内容创作、编程辅助、数据分析等场景。文章重点阐述了结构化Prompt框架，包括角色、任务、格式三要素，并详细解析了APE、CARE、RACE等9种进阶框架。还提供了讯飞星火、OpenAI等Prompt学习资源，涵盖从基础到高级的Prompt构建方法，帮助用户更高效地使用AI模型。

摘要：NLP（自然语言处理）是让计算机理解、生成人类语言的人工智能技术，涉及多学科交叉。其核心任务包括：中文分词（切分连续中文文本）、子词切分（解决词汇稀疏问题）、词性标注（标记单词词性）、文本分类（自动归类文本）、实体识别（提取人名地名等）、关系抽取（识别实体间语义关系）、文本摘要（生成内容概要）、机器翻译（跨语言自动翻译）和自动问答（理解并回答自然语言问题）。这些任务为语言技术发展奠定了基础，

聚类分析：系统聚类

非参数检验：单样本K-S检验

本文示例展示了如何训练Q-learning智能体来解决一般的马尔可夫决策过程(MDP)环境。有关这些智能体的更多信息，请参阅Q-Learning智能体。

非参数检验：两独立样本的非参数检验