
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文介绍了天池AFAC赛道四"智能体赋能的金融多模态报告自动化生成"任务的技术方案。该任务要求开发能自动生成三类金融研报(宏观经济/行业/公司)的智能Agent系统,需满足多模态呈现、专业性、数据融合等要求。文章重点分享了任务拆解模块和RAG模块的实现方法:通过简化任务拆解流程,将研究任务分解为不超过10个独立子任务;采用RAG技术从收集的数据中精确定位相关数据块。方案以生成公

WWW2025多模态对话系统意图识别挑战赛记录

画图工具调用,实现一些画图函数,LLM生成对应的参数来调用,这种方式需要实现丰富的图表函数直接输出画图的结果表示(html、mermaid等),再存储为图片格式LLM输出取数画图的代码,执行代码得到图表结果。

画图工具调用,实现一些画图函数,LLM生成对应的参数来调用,这种方式需要实现丰富的图表函数直接输出画图的结果表示(html、mermaid等),再存储为图片格式LLM输出取数画图的代码,执行代码得到图表结果。

swift框架支持的不同peft方式

对深度学习的鲁棒性、公平性和泛化性之间的联系的思考

本文介绍了两种研究型智能体(Research Agent)的架构设计——Search-O1和MetaGPT的Researcher

本文系统分析Data Agent的核心框架与实现方案,梳理四种主流Agent编排框架:ReAct的"思考-行动-观察"循环、Plan-and-execute的任务分解与调度、Reasoning Without Observations的单次计划生成及LLMCompiler的并行化技术。重点探讨ModelScope Data Agent的四模块设计(规划、执行、内存管理、调度),其Kaggle测试表

前面学习了一些常见多模态模型的架构,现在开始学习使用minicpm-v-2.6模型,记录学习过程,欢迎批评指正~

多模态大模型比赛记录
