在模型微调中，LOSS（损失函数）是一个可微的数学函数，它量化了模型预测结果与真实目标值之间的误差（输出为一个标量数值）。为了方便验证和对比模型微调后的效果，我们在 Easy Dataset 提供的 Playground 进行测试，这里我们使用 VLLM 部署的服务（不损失精度、推理速度更快），我们在模型配置中添加这个模型。以上的使用方式只适用于临时测试，后续使用微调后的模型我们不可能每次都同时加

老王明显对 Agent 这方面有深入的研究，于是问到了多智能体：“你项目里有 Multi-Agent 吗？我羞涩地笑了一下：“王哥，我跟你说实话——严格来讲，PaiAgent 不是传统意义上的 Multi-Agent 系统。传统 Multi-Agent 是多个独立的 Agent 各自有自己的目标和记忆，通过消息传递协作，比如 AutoGen 里一个 Coder Agent 写代码，一个 Criti

在模型微调中，LOSS（损失函数）是一个可微的数学函数，它量化了模型预测结果与真实目标值之间的误差（输出为一个标量数值）。为了方便验证和对比模型微调后的效果，我们在 Easy Dataset 提供的 Playground 进行测试，这里我们使用 VLLM 部署的服务（不损失精度、推理速度更快），我们在模型配置中添加这个模型。以上的使用方式只适用于临时测试，后续使用微调后的模型我们不可能每次都同时加

在模型微调中，LOSS（损失函数）是一个可微的数学函数，它量化了模型预测结果与真实目标值之间的误差（输出为一个标量数值）。为了方便验证和对比模型微调后的效果，我们在 Easy Dataset 提供的 Playground 进行测试，这里我们使用 VLLM 部署的服务（不损失精度、推理速度更快），我们在模型配置中添加这个模型。以上的使用方式只适用于临时测试，后续使用微调后的模型我们不可能每次都同时加

接下来是循环渲染分割块任务，需要确定任务块的起始坐标和宽度。通过去日历渲染 layer 层查找 range 的起点时间为 id 去 找到对应的 group 就能拿到在画布中的起始坐标 ，宽度很好计算，只需要知道每天占用的宽度 * range 的结束时间 - 开始时间的天数。任务进度的渲染使用的 konva.rect, 那么一个 rect 只能表示某一周中的时间范围。但是仅仅如此的话 多个任务相交的