想象你正在设计一个自动投篮机器人。前向过程（简单）：如果你给出投篮的速度vvv和角度θ\thetaθ，利用物理公式，我们可以轻而易举地算出球会落在哪里。逆问题（困难）：现在的任务反过来了——球框在 3.1 米高、5 米远的地方，机器人应该用多大的力气、什么角度投球才能进？这就是工程学中常见的“逆问题”。由于物理公式非常复杂（涉及三角函数、重力加速度等），我们很难一眼看出答案。这时，我们需要让机器人

类比于复数abia + biabi（其中i2−1i^2 = -1i2−1），对偶数被定义为abϵabϵ。这里的ϵ\epsilonϵϵ≠0ϵ0ϵ20ϵ20你可以把对偶数看作是一个“带背包”的数字。实部 (a)：代表函数当前的数值。对偶部 (b)：代表函数的导数值，就像一个“影子”或“背包”一样，时刻跟随并记录着变化的速率。在高性能计算中，我们经常使用 y = 0 这种方式来修改数组。

工业界的“偏好对齐”不仅仅是调参的问题，它是生成式 AI 本性与结构化业务需求之间的博弈。下次当你发现你的模型又在“胡编乱造”或“粗心大意”时，请记住：它可能不是还没学会，而是它太想“表现自己”了。这时候，也许你需要的不是更多的数据，而是一套像 SCIR 这样带有“负反馈机制”的纠错工作流。

指标定义水管比喻测量单位对用户体验的影响带宽 (Bandwidth)在理想条件下，网络连接传输数据的理论最大速率。水管的设计最大直径和水压。比特每秒 (bps, Mbps, Gbps)决定了网络容量的上限，影响同时处理多任务的能力。吞吐量 (Throughput)在实际条件下，数据成功通过网络的平均速率。打开水龙头后，实际流出的水量。比特每秒 (bps, Mbps, Gbps)用户感知的真实下载/

2025年标志着人工智能从生成式内容的“副驾驶”（Copilot）时代，正式迈向自主执行任务的“智能体”（Agent）时代的转折点。尽管大语言模型（LLM）的普及让“Agent”这一概念不再稀奇，但真正具备生产力价值的智能体必须跨越简单的问答交互，具备完整的认知闭环。本报告旨在对当前主流的AI Agent框架——包括LangGraph、Microsoft Agent Framework（整合了Au

你可以使用定义一个包含变量占位符的提示模板。这些占位符将在运行时被实际值替换。from langchain . prompts import PromptTemplate # 定义提示模板 template = """你是一个聪明的助手，现在需要回答用户的问题。用户的问题是：{question}。请根据以下上下文回答问题：{context}回答：""" prompt = PromptTemplat

all-MiniLM-L6-v2 是一个高效、轻量且多功能的句子嵌入模型，特别适合在资源受限的环境中使用。它在多种 NLP 任务中表现出色，是一个值得考虑的模型选择。

Document是 LangChain 中的一个核心数据结构，用于表示文本内容以及相关的元数据。它通常用于文档加载、处理和检索等场景。以下是Document。

模型在处理长文档和多语言任务时表现出色，适用于多种自然语言处理任务。通过指定维度参数，可以在性能和成本之间进行权衡，灵活应用于不同的场景。

虽然图灵机也被定义为7元组 $M = \langle Q, \Gamma, b, \Sigma, \delta, q_0, F \rangle$ 9，但在智能体（Agent）上下文中，我们采用POMDP的定义 $\mathcal{M} = \langle S, A, T, R, \Omega, O, \gamma \rangle$ 1。7元组元素符号数学定义NL2API 数据更新场景中的业务映射状