自从chatGPT出现后，对于文本处理的能力直接上升了一个维度。在这之前，我们爬取到网络上的文本内容之后，都需要写一个文本清理的程序，对文本进行清洗，而现在，有了chatGPT的加持，我们只需要几秒，就可以很方便对所有类型，所有格式的文本内容，完成清洗，去除那些html标签等。对于清洗后的文章，我们仍然可以做很多事情，比如，提取核心观点，文章改写等操作，使用chatGPT都可以很轻松的解决。

选择部署框架的关键在于任务需求。只有根据实际需求来确定合适的框架，才能确保项目的顺利推进和成功实现。因此，在选择部署框架时，我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景，综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素，从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率，还能降低项目风险，确保项目的顺利推进和最终成功。追求高性能推理？DeepSpeed是您的理想之选。

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！伴随着人才需求增大，AI 大模型新发岗位平均月薪也由 2023 年的 ¥45812 上升至 ¥46452，远超新经济行业平均水平。

Agent（智能体/代理）是指通过大模型（LLM）模拟人类行为，借助工具完成特定任务的技术系统。其核心能力包括规划、记忆和工具使用，如OpenAI提出的定义：Agent=LLM+规划+记忆+工具。复旦NLP团队则将其分为大脑（决策）、感知（信息处理）和行动（执行）三部分。常见工作模式包括反射模式（迭代优化输出）、工具使用模式（调用外部API）、ReAct模式（推理与生成结合）和规划模式（任务分解执

现在，我们将拆解一个成熟 Agent 所需具备的五大核心能力，深入理解其内部的“五脏六腑”Agent 的五大核心能力解析：记忆、推理、工具调用、规划、学习1. 工具调用 (Tool Use)：Agent 的“手与脚”2. 知识记忆 (Memory)：Agent 的“经验之书”3. 推理 (Reasoning)：Agent 的“思考链条”4. 规划 (Planning)：Agent 的“任务分解师”

大模型技术的定义包括其在训练阶段利用庞大的数据集和计算资源进行模型训练。这种训练方式使得模型能够从海量数据中学到更加丰富和复杂的特征表示。通常情况下，这些模型包含数以亿计的参数，这意味着它们具有相当高的复杂度，能够对输入数据进行更为细致入微的分析。在这一技术范式下，模型不再受到传统算法的限制，而是通过数据驱动的方式自动学习并适应输入的多样性。这种数据驱动的学习方式为模型提供了更强大的泛化能力，使其

评测模型输出vs.评测模型内在逻辑。目前，对大模型的评测往往着眼于大模型输出结果本身的正确性（诸如幻觉问题和价值对齐问题）[1-3]，然而在实际工业应用中，评测大模型表征可信程度的症结点在于评测大模型输出结果背后潜在决策逻辑的正确性，即神经网络是否使用正确的逻辑进行模型推断（inference）。事实上，我们发现尽管大模型在

Python 是一种比较容易上手的编程语言。它自带的许多机制和范式极大地提高了我们作为开发人员的工作效率。尽管如此，我们还是很容易养成用 Python 编写糟糕代码的习惯。经过反思，这篇文章也提醒了我（希望也能提醒您）远离这些不良的 Python 代码编写习惯。这篇文章里有太多不该做的事情。您可以做一些事情 - 开始使用 autopep8、flake8、pylint甚至 mypy等工具来保持代码质

1、在DP中，每个GPU上都拷贝一份完整的模型，每个GPU上处理batch的一部分数据，所有GPU算出来的梯度进行累加后，再传回各GPU用于更新参数2、DP多采用参数服务器这一编程框架，一般由若个计算Worker和1个梯度聚合Server组成。Server与每个Worker通讯，Worker间并不通讯。因此Server承担了系统所有的通讯压力。基于此DP常用于单机多卡场景。3、异步梯度更新是提升计

不懂微积分，如何精准调参和高效训练AI？本文将从极限与导数、函数求导、函数最优化：梯度下降法三个方面，带您一文搞懂人工智能数学基础（上）：微积分。