3AutoGen小结尽管AutoGen也是面向多智能体系统设计的开放框架，但相对基于角色扮演的CrewAI更复杂些。当然，从功能角度也更加强大（不考虑CrewAI新的Flows特性），毕竟CrewAI目前的多智能体协作还只支持顺序与层次两种方式。

生成式模型的表象就是从训练数据的数学分布中学习规律，然后生成新的相似的数据样本。在之前的文章中虽然也介绍过生成式模型，但更多的是从非技术的角度理解什么是生成式模型；而今天我们来学习一下，生成式模型的实现。生产式模型什么是生成式模型？从专业的角度来说，生成模型是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型；通过捕捉训练数据的数学关系，创建出与真实数据相似但从未出现过的新示例。生成式模型的原理。

资料来源：HFT整理资料来源：华泰证券金融工程（公众号）**、因子示例、常用算子的输入**：包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。资产负债表字段：总资产、流动负债、股东权益等。现金流量表字段：经营活动现金流、投资活动现金流等。利润表字段：营业收入、净利润、销售成本等。：包括分钟频率的原始量价数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交额、成交量、成交笔数等。资料来源：华泰证券金融工程（公

LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建如图所示的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。在这里插入图片描述LangChain 是一个专为构建大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序而设计的框架，其核心目标是简化从开发到生产的整个应用程序生命周期。

本文介绍一个使用Langchain 结合向量数据库和大模型构建PDF聊天机器人的思路，这个简单的聊天机器人原型证明了从非结构化文档中提取信息，以进行问答的可行性。在此基础上，我们可以继续优化算法,扩大文档来源，提升问答的准确性与友好性。01在用过ChatGPT聊天功能后，我们会很自然想到一个场景：能不能用它来帮助合并我自己的文档资料，并且提供文档的问答摘要。这样不仅可以避免大模型在一些未训练的知识

最后我们做一个总结，首先全量微调就是针对于这些每个参数的学习，就是我要通过学习的方法，把这里的每个参数都要一个一个的要把它算出来。那相反，在LoRA的模式下，我们实际上要得出来的是这个矩阵，但是我们学习的方法是用于学习这两个矩阵来替代它。然后这两个矩阵所占用的参数的数量要比它要小很多，所以就会节省非常多的资源。

目标：了解大模型的基本概念和背景。内容：人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容：算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。内容：Python编程基础。Python常

大预言模型已经很常见了，包括ChatGPT、Claude、通义千问等等，此处就不再过多介绍了，这里主要介绍用到的几个软件和基本技术。

在这个信息爆炸的时代，拥有一个个人AI知识库对于整理、学习和应用知识至关重要。本文将引导你通过五个步骤，从零基础开始搭建起一个高效的个人AI知识库。

计算机二级考试包括二级C语言程序设计、二级Java语言程序设计、二级Access数据库程序设计、二级C++语言程序设计、二级MySQL数据库程序设计、二级Web程序设计、二级MS Office高级应用与设计、二级Python语言程序设计、二级WPS Office高级应用与设计。需要学习的内容有：C语言程序的结构、数据类型及其运算、基本语句、选择结构程序设计、循环结构程序设计、数组的定义和引用、函数