文章摘要：本文探讨了构建高效LLM智能体的关键原则与实践经验。研究表明，简单可组合的模式比复杂框架更有效。文章区分了工作流（预定义流程）与智能体（自主决策系统）的适用场景，建议仅在需要高度灵活性时采用智能体。介绍了多种工作流模式（提示链、任务路由、并行处理等）和智能体的核心架构，强调工具设计清晰性和模型友好性的重要性。最佳实践包括优先使用简单方案、理解底层机制、设置防护措施等，并以代码智能体为例展

文章摘要：本文探讨了构建高效LLM智能体的关键原则与实践经验。研究表明，简单可组合的模式比复杂框架更有效。文章区分了工作流（预定义流程）与智能体（自主决策系统）的适用场景，建议仅在需要高度灵活性时采用智能体。介绍了多种工作流模式（提示链、任务路由、并行处理等）和智能体的核心架构，强调工具设计清晰性和模型友好性的重要性。最佳实践包括优先使用简单方案、理解底层机制、设置防护措施等，并以代码智能体为例展

KDD Cup 2026推荐系统赛道聚焦特征交叉模型与序列模型的结构性融合问题。赛事基于腾讯广告真实日志数据，包含120列用户和物品特征，特别设计了用户离散特征与连续特征的对齐结构，为统一建模提供天然切入点。评估采用AUC指标并设置严格延迟约束，要求参赛者在精度和效率间取得平衡。除常规排名外，还设立了两个各4.5万美元的创新奖，分别奖励统一建模块设计和扩展规律研究。总奖金达88.5万美元，技术方向

本文介绍了PaddleOCR服务的部署过程，主要包含环境安装和服务实现两部分。在环境安装阶段，通过Docker方式安装PaddlePaddle深度学习框架和PaddleOCR工具包。服务实现部分采用FastAPI构建RESTful API，支持高并发OCR识别功能。服务配置了线程池、信号量等机制控制并发量，并优化了PaddleOCR参数设置（关闭文档方向分类等非必要功能以提高性能）。该服务接受ba

本文深入探讨了大语言模型（LLM）发展中的关键技术——上下文工程（Context Engineering）。文章指出，AI Agent作为语言模型与现实世界的桥梁，需要解决两大核心挑战：模型缺乏长期记忆和上下文窗口受限问题。通过四种核心操作（上下文压缩、记忆系统、子代理机制和源头控制），AI Agent能够智能管理输入信息，防止上下文爆炸。文章特别提出"Agentic Context E

本文深入探讨了大语言模型（LLM）发展中的关键技术——上下文工程（Context Engineering）。文章指出，AI Agent作为语言模型与现实世界的桥梁，需要解决两大核心挑战：模型缺乏长期记忆和上下文窗口受限问题。通过四种核心操作（上下文压缩、记忆系统、子代理机制和源头控制），AI Agent能够智能管理输入信息，防止上下文爆炸。文章特别提出"Agentic Context E

视频创作全流程AI化指南（150字摘要） 本文系统介绍了利用AI工具制作短视频的完整流程：1）剧本生成阶段需构建2分钟内可执行的故事骨架，注重画面可实现性；2）分镜头脚本需表格化呈现，控制单镜头3-6秒，总镜头8-15个；3）素材生成阶段强调角色一致性，通过三视图保证人物设定稳定；4）视频生成推荐使用即梦/可灵工具，保持风格统一；5）后期剪辑遵循五步流程，从素材排序到节奏优化。全文提供具体prom

学习python 有一段时间了，一直徘徊与基础，最近接了一个解析数据的任务，算是学习以来第一次实战，故而作此记录。问题解析：为了节省数据存储空间，信息以字符串存在了一个单元格中，我们需要的是时间的首尾值，最后要做差计算，使用BI 软件（spotifire）进行页面展示。原始数据如图1.第一步要解决的问题是时间转换问题因为数据中step_times是long格式(timestamp类似，l...

点击左侧“API Keys”，点击创建 API key，输出名称为“AI 代码提示”，也可以使用其它自定义的名称。插件安装成功后，在右侧的标签栏中，会显示一个Continue的标签，我们点击即可进入，随后点击设置按键，如下图。点击“创建"，一定要记录此处的 API key，可以先将 API key 复制在其它地方。打开PyCharm，打开文件->设置->插件，搜索“Continue”，点击安装。随

摘要：通用大模型在垂直业务场景中存在"话术官僚化""逻辑浅表化"和"事实幻觉"等局限，单纯依赖Prompt工程成本高且不可靠。微调技术的本质是重塑模型的思维模式，通过修正概率分布和内化专业思维，可显著提升模型性能。数据工程是微调成功的关键，需要注重数据多样性、复杂性和分布平衡，采用人机协作方式生成高质量数据并持续优化。建议通过构建黄金测试