Coze Studio是一个全能型AI Agent开发平台，提供从开发到部署的全流程可视化工具链。降低AI应用开发的技术门槛。无论是需要定制智能客服、构建多模态处理工具，还是开发复杂的自动化工作流，开发者都能通过其可视化界面完成——无需深陷代码细节，就像用积木搭建城堡一样简单。从技术底层来看，Coze Studio采用TypeScript和Go主导开发，结合JavaScript等语言构建高性能微服

Chatbot Arena：一个大型语言模型（LLM）的基准平台，由LMSYS Org发布。通过众包方式进行匿名随机对战的LLM基准平台，最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。MMLU (5-shot)：一个常用于衡量模型在多任务准确性的benchmark，主要涵盖了基础数学、美国历史、计算机科学、法律等57项任务。TruthfulQA (0-shot)：一个用于测试模型谎言倾向的be

定义上下文相关性反馈函数.on(context) # 引用从select_context定义的上下文TruLens为LLM应用开发者提供了一套完整的评估和追踪解决方案，从开发初期的原型验证到生产环境的性能监控，都能发挥重要作用。其v1版本的模块化架构使其更加灵活和可靠，能够适应不同规模和类型的LLM应用需求。无论是构建RAG系统、智能代理还是其他LLM驱动的应用，TruLens都能帮助你深入理解应

前后端分离架构通过“解耦、标准化、独立部署”三大核心优势，成为现代Web开发的首选；而SockJS则通过“协议降级”，解决了WebSocket的兼容性痛点，两者结合可支撑从“普通API服务”到“实时通信服务”的全场景需求。架构层面：前后端分离不是技术选择，而是协作模式的升级，需提前定义接口契约，避免后期返工。技术层面：SockJS是“兼容性方案”，而非“最优方案”，需根据用户场景选择是否启用，平衡

贝尔曼最优公式是这个“游戏”的核心秘诀，它告诉我们怎么计算最聪明的玩法能得到多少奖励。值迭代算法就像小机器人不断试错找最佳路线，策略迭代算法就像小机器人先随便走，然后慢慢改进走法。这三个“魔法”都很厉害，在不同的游戏里（实际应用场景中），我们可以根据游戏的特点（问题的特点），选择合适的“魔法”，帮助小机器人（智能体）找到得到最多奖励的最佳路线（最优策略）！以后遇到其他好玩的“冒险游戏”（复杂的决策

Coze Studio通过开源模式降低了AI Agent开发的技术门槛，其整合的模型服务、工作流引擎、知识库等核心能力，让开发者能专注于业务逻辑而非底层架构。无论是构建企业级AI应用还是研究AI代理技术，Coze Studio都提供了坚实的基础。随着社区的不断发展，这款工具无疑将成为AI代理开发领域的重要基础设施。如果你也对AI Agent开发感兴趣，不妨从部署Coze Studio开始，探索构建

LLMs 预训练的数据困境高质量预训练数据是 LLMs 的 “化石燃料”，但前沿模型面临数据储备枯竭（Villalobos et al., 2024；网络原始数据（organic data）总量大，但标准数据流水线为保证预训练质量，会滤除大部分 “低质量” 数据（Weber et al., 2024；Li et al., 2024），形成 “数据壁垒” 阻碍 LLMs 发展（Nguyen et a

通过 Robot Framework 和 PyAutoGUI，我们可以轻松实现微信图标的捕获和自动化登录。这种方法不仅适用于微信，还可以扩展到其他需要屏幕图标识别的场景。希望本文能为你提供一些启发，帮助你在自动化测试和流程优化中取得更好的效果。

本文介绍了三种使用Java截取MP4文件图片的方法：直接调用FFmpeg命令行工具、使用JavaCV库和使用JAVE库。每种方法都有其适用场景，你可以根据自己的需求选择合适的方法。希望本文能帮助你快速实现从MP4文件中截取图片的功能。

FastMCP 是一个用于构建 MCP 服务器和客户端的 Python 框架，其目标是让开发者能够以更少的代码、更高的效率构建出功能强大的 MCP 应用。相比官方的 MCP Python SDK，FastMCP 在多个方面进行了优化和改进，提供了更简洁的 API 设计、更高效的开发体验以及更强大的扩展能力。FastMCP 作为一个高效、简洁且功能强大的 Python 框架，为构建 MCP 服务器和