Smolagents 是一个功能强大的 AI 工具库，其模块化设计和易用性使其在自动化任务中表现出色。通过集成 Deepseek 接口和联网搜索工具（如 `VisitWebpageTool`），Smolagents 能够实现从网页内容提取到智能分析的完整流程。以“用五个关键词概况新闻”为例，代理利用 Deepseek 的先进语言处理能力，精准理解文本并提炼关键信息，同时通过联网工具访问实时网络数据

知识蒸馏：模型压缩与泛化提升的有效方法 知识蒸馏通过“教师-学生”范式，将复杂教师模型的知识迁移到轻量学生模型，解决大模型在资源受限设备上的部署问题。其核心是让学生学习教师模型的“暗知识”（类别间相似性），而非硬标签，从而提升泛化能力，防止过拟合。关键技术包括软目标与温度调节，软化概率分布以传递更多信息。知识蒸馏可分为离线、在线和自蒸馏三类，传递的知识类型涵盖响应、特征和关系层面。Hinton的开

pandas-ai是一个基于生成式AI的Python库，它通过自然语言理解技术将你的指令转化为Pandas代码。基础操作：“找出销售额最高的5个国家”复杂计算：“计算幸福指数最低的两个国家的GDP总和”可视化：“用不同颜色绘制各国GDP的柱状图”

“智能工具用不好，反而会被工具误导。”这4个方法的核心不是技术，而是批判性思维的外挂。记住：真正聪明的提问者，永远会给AI装上「安全带」。

大模型接口 Function Calling：提升提示词中计算问题的准确性

什么是提示词轮转？简单来说，就是将问题分步提问，每下一步提问时附带上一步的结果，即使它已经具备记忆和上下文功能。这种方法在写较长的文章时效果特别明显。

Smolagents 是一个功能强大的 AI 工具库，其模块化设计和易用性使其在自动化任务中表现出色。通过集成 Deepseek 接口和联网搜索工具（如 `VisitWebpageTool`），Smolagents 能够实现从网页内容提取到智能分析的完整流程。以“用五个关键词概况新闻”为例，代理利用 Deepseek 的先进语言处理能力，精准理解文本并提炼关键信息，同时通过联网工具访问实时网络数据

大模型接口 Function Calling：提升提示词中计算问题的准确性

本文探讨了知识图谱（KG）如何增强大语言模型（LLM），以克服其在事实准确性、推理能力和知识更新方面的局限。通过融合 KG 的结构化知识，特别是利用检索增强生成（RAG）技术，可以显著提升 LLM 的表现。文中重点介绍了基于微软 GraphRAG 的个人开源项目 graphrag-Chinese-llm，该项目针对中文环境进行了优化，适配了主流中文 LLM，并简化了使用流程。目前项目已开源中文优化

随着大语言模型的普及，结构化输出成为提升响应可控性和实用性的关键技术。本文对比了 OpenAI 和 DeepSeek 的结构化输出功能，展示了其在开发者中的应用潜力。OpenAI 的 Chat Completions API 通过 response_format 和 strict: true，强制生成符合 JSON 架构的响应，适合需要高精度场景；DeepSeek 的 API 则通过 respon