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分布式多智能體高可用架構設計與落地實踐
原創
社區頭條大家好，我是玄姐。本文主要探討從技術演進到企業級落地的完整指南。在“人工智能+”戰略加速落地的今天，分布式多智能體系統已成為支撐智能經濟的核心基礎設施。國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出，2027年新一代智能終端和智能體普及率需超70%，2030年突破90%。這一目標背后，是對多智能體系統“高可用、高安全、可擴展”的硬性要求。本文基于阿里AgentScope、Nacos、Higress等實戰工具，系統拆解分布式...智能體分布式多智能體批歸一化：神經網絡訓練的加速器與穩定器
在深度學習領域，神經網絡模型的深度與復雜度持續提升，從最初幾層的簡單結構發展到如今動輒上百層、包含數千萬參數的巨型網絡。然而，隨著網絡層數的增加，一個關鍵問題逐漸凸顯：內部協變量偏移（InternalCovariateShift）。這一問題導致訓練過程不穩定、收斂速度緩慢，甚至陷入局部最優解。為解決這一挑戰，批歸一化（BatchNormalization，簡稱BN）技術應運而生，成為深度學習模型訓練的“隱形推手”。一、內部協變量偏移：...神經網絡加速器穩定器神經網絡模型調優指南
在人工智能飛速發展的當下，神經網絡模型在圖像識別、自然語言處理、語音識別等眾多領域都發揮著關鍵作用。但要讓神經網絡模型在實際應用中表現出色，調優是必不可少的環節。下面就以通俗易懂的方式，詳細介紹神經網絡模型的調優方法。一、數據層面的調優（一）數據質量提升數據是神經網絡模型的“糧食”，數據質量的好壞直接影響模型的性能。就好比做飯，如果食材不新鮮、不優質，再厲害的廚師也難以做出美味佳肴。首先，要確...神經網絡模型自然語言深度學習與人類大腦的關系
深度學習作為人工智能的核心技術，其設計靈感直接來源于人類大腦的神經網絡結構與信息處理機制。通過模擬大腦的分層學習、并行計算和自適應調整能力，深度學習實現了對復雜數據的自動化特征提取與模式識別。結構模擬：分層網絡與神經元連接人類大腦由約1000億個神經元通過突觸形成復雜網絡，信息通過多層次神經元傳遞實現高效處理。深度學習模型通過構建多層神經網絡（如卷積神經網絡CNN的卷積層、池化層、全連接層）模擬這一分...深度學習人類大腦人工智能給大家看看，2025年用AI開會的新姿勢
昨天剛發了飛書多維表格的使用教程，沒想到，反響非常不錯。數據都非常的好，被轉發了4500多次。。。然后有很多朋友在下面評論，除了讓我寫爬蟲教程之外，就是問，飛書除了多維表格之外，還有什么牛逼的用法。正好今天趁熱打鐵，還真有個玩法，是我覺得非常再值得單獨寫一篇的。就是用飛書，開會。你可能會說，AI開會，那不都是一年多了，老掉牙的東西了嗎，還能說個啥，不就是開會的時候，AI自動給你生成個會議紀要還有文字稿...AI開會飛書智能Langflow：面向 AI Agent、API 與 LLM 的拖拽式流程構建工具
社區頭條我最近一直在探索一個叫Langflow的工具。如果你曾經試著把LLMs、APIs和各種工具連起來，你就會知道那種挫敗感——太亂了。一大堆樣板代碼，好多問題像“為什么這個不工作”，通?；ㄌ鄷r間在設置上。Langflow試圖讓這一切變得更容易。它基本上就是一個AI工作流的視覺構建器。拖動東西，連接塊，突然你就有一個agent，能執行任務比如抓取URL或解決數學問題。當你準備好了，你可以直接把它跑成一個API。初印象那么你到底能得到什...AI AgentLLMAPI如何構建多層 Agentic Guardrail 流水線：減少 AI 幻覺與風險的實戰指南
大家好！今天我們來聊聊如何給AI代理（agenticAI）加上“安全鎖”，避免它因為幻覺（hallucinations）、安全漏洞或者惡意指令而闖禍。這篇文章會帶你一步步了解如何通過分層防御（layereddefense）來保護AI系統，確保它既強大又靠譜。作者FareedKhan分享了一個超實用的框架，叫做Aegis，用來給AI加上三層防護：輸入、計劃和輸出。我們會把整個過程拆解得明明白白，還會提供代碼和實戰案例，讓你看清楚怎么從一個“裸奔”的AI，...AgenticGuardrailAI 幻覺Agentic AI：構建長期記憶
如果你用過大型語言模型（LLMs），你就會知道它們是無狀態的。如果沒用過，可以把它們想象成沒有短期記憶的東西。舉個例子，就像電影《記憶碎片》（Memento）里的主角，他總是需要靠便利貼上的信息來提醒自己發生了什么，拼湊出下一步該做什么。要和LLMs對話，我們每次互動時都需要不斷提醒它們之前的對話內容。實現我們所說的“短期記憶”或狀態其實很簡單。我們只需要把之前的幾組問答對抓出來，包含在每次調用里就行。但長期...Agentic AILLMLLMs為什么 Chunking 決定了 LLM 的性能？窗口、檢索與成本全解析
精華一個實用的文本分割指南，包含代碼、圖表，以及對Chonkie、LangChain和LlamaIndex的輕量介紹上下文窗口變大了。有些模型一次能處理整章內容。這看似自由，但并未消除權衡。分塊依然決定模型讀什么，檢索返回什么，以及每次調用你得花多少錢。分塊說起來簡單，做起來容易出錯。你需要把長文本切成模型或嵌入器能處理的片段。聽起來像是在調整大小，但實際上是關于相關性。好的分塊要小到足夠具體，大到能獨立存在。做到這一點，...LLM性能Chunking沒有上下文的 Agentic AI，會搞砸你的業務
精華最近，關于AgenticAI具備自主行動能力的智能體的討論越來越多。很多企業都在探索：能不能讓AI自動處理客戶請求、下單采購、生成報告，甚至做決策？但《CIO》的一篇文章【文獻1】提醒我們：如果沒有上下文，AgenticAI將徹底搞砸你的業務。同時，Anthropic工程團隊的另一篇文章【文獻2】則從工程實踐角度指出：如何管理上下文（ContextEngineering），決定了AIAgent的成敗。兩篇文章結合起來，既指出了風險，也給出了路徑。一、為...AgenticAIAgent阿里開源最強視覺模型家族輕量版：僅4B/8B參數，性能逼近72B旗艦版
原創 社區頭條 今天，阿里通義千問團隊正式宣布開源Qwen3VL系列的4B與8B版本，以更小的參數量實現了接近上一代72B旗艦模型的性能表現，為資源受限的開發環境提供了新的選擇。 兩款模型均提供Instruct和Thinking兩個版本，滿足不同場景下的使用需求。 在多模態性能方面，Qwen3VL8BInstruct在MIABench、OCRBench、SUNRGBD、ERQA、VideoMMMU、ScreenSpot等30項權威基準測評中取得SOTA成績，超越了Gemini2.5FlashLite、GPT5Nano以...Qwen3-VL開源大模型算家計算算家云租算力，到算家云大語言模型llama-2-7b推理服務實戰
1.概念一般來說，參數量越大的模型效果會更好，但相對應的模型運行時產生的費用和微調訓練所需要的數據量都會更多。大語言模型llama27b推理過程如下：數據準備：下載llama27bhf模型，可以使用HuggingFaceTransformers或PyTorch等庫加載模型；準備要輸入到模型中的數據，以及tokenizer對文本進行編碼，以及將編碼后的文本轉換為模型所需的張量格式。模型轉換：在訓練完成后，將訓練時保存好的微調模型文件（CheckpointModel）轉...語言模型自然語言技術優化構建高可靠AI系統：三大核心提示框架的風險與選型策略
在提示工程的實踐中，我們擁有一個日益豐富的“工具箱”。其中，思維鏈（ChainofThought,CoT）、檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）和少樣本學習（FewshotLearning）無疑是三個最基礎且功能強大的技術框架。然而，對于許多開發者而言，挑戰不僅在于理解它們是什么，更在于判斷在何時、何地、以及如何使用它們。知道工具的存在，與懂得如何根據任務選擇并組合工具，是區分普通使用者和專業工程師的關鍵。本文旨在...提示工程RAGPrompt策略CoTFewShot理解GPT-5的“模型路由”，避免AI應用性能下降
在AI技術飛速迭代的今天，許多經驗豐富的開發者和提示工程師正面臨一個令人困惑的現象：那些曾經在上一代模型上屢試不爽的提示技巧，在面對如GPT5等新一代大語言模型時，效果卻大打折扣，甚至完全失效。社區中“模型變笨了”的聲音此起彼伏，但這背后并非模型能力的衰退，而是其底層架構與行為范式的深刻變革。對于依賴這些先進模型構建應用的開發者而言，理解這些變化并更新自己的“工具箱”，不僅是解決問題的需要，更是抓住...GPT5提示詞工程隱形路由器XML范式Prompt優化未發先火！有關Gemini3Pro，圈內流出最新傳聞：無需抽卡、實時輸出、3D代碼、物理一致性超強！
原創 社區頭條編輯云昭大模型的發展速度的確超乎想象，可以說現在一周，堪比過去3個月。好在，主體脈絡還是沿著圈內預期的邏輯發展的：觀察→理解→推理→物理世界。隨著NanoBanana、Sora2的相繼火爆、多模態模型領域烽煙再起，OpenAI與谷歌這一對宿敵紛紛擺好了姿態要在2025年年底各放大招。假期期間，OpenAI在DevDay上發布的內置應用、AgentKit等收獲了一大波好評，緊接著谷歌就發起了Gemini3.0的病毒式預熱Marketing。NanoBanana的刺激在...Gemini3Pro3D代碼操作系統解構AI提示的“語法負擔”，優化你的自動化工作流
最近，一項關于大語言模型（LLM）交互的研究在開發者社區引發了熱烈討論。該研究指出，在與某些先進的AI模型交互時，使用更直接、甚至被認為是“粗魯”的命令式語氣，其返回結果的準確率反而可能高于使用委婉、禮貌的語言。這一反直覺的現象，讓我們不得不重新審視與AI協作的方式，并深入探究其背后的技術原理。這并非意味著AI模型產生了某種情感偏好，而是揭示了一個更深層次的機制：指令的結構清晰度，遠比我們想象的更為重要...Prompt優化LLM交互AI心理學提示詞工程AI效率東數西算：中國算力革命的戰略布局
原創 社區頭條一、東數西算的時代背景1.1數字經濟時代的算力需求爆發"你知道嗎？"——我要告訴你一個驚人的事實：中國數據中心耗電量將從2023年的1500億千瓦時增長到2030年的4000億千瓦時，占全社會用電量的比重將從1.6%飆升至6%[(22)](http:www.360doc.comcontent25040721343984651150771481.shtml)。這不是科幻小說，而是正在發生的現實。想象一下，當你刷抖音、點外賣、用導航、玩游戲的時候，每一次點擊背后都需要強大的算力支撐。更令人...東數西算駁“AI 泡沫論”：一場被誤讀的、正在進行中的產業結構性調整
原創 社區頭條編者按：當GPT5的表現未達預期，當眾多AI應用試點項目收效甚微，當市場開始質疑人工智能的發展前景時，我們是否正在經歷一場AI泡沫的破裂？還是說，這些表面現象背后隱藏著更深層次的產業邏輯？我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：當前AI市場并非陷入停滯或崩潰，而是進入了一個必要的“消化階段”，這一過程雖伴隨陣痛，卻蘊含著持續的發展動能。文章通過四個層次的分析框架，系統性地解構了當前AI市場的真實狀況：...人工智能AI一套針對金融領域多模態問答的自適應多層級RAG框架-VeritasFi
原創 社區頭條現有金融RAG的兩大痛點：一是多模態數據（文本表格圖表）的統一處理，二是通用金融知識與公司特異性需求的平衡。金融領域的問答（如分析SEC10K報告中的供應鏈風險、季度毛利率）需要“精準結合多模態數據、兼顧通用規則與公司特性、快速響應高頻查詢與實時需求。完整的VeRitasFiRAG流水線。該圖展示了三條并行的知識檢索路徑：多路徑檢索（藍色）、記憶庫查找（綠色）和工具使用（紅色）。圍繞金融領域多模態問答RAG框架Veritas...多模態問答RAG框架VeritasFi多模態文檔類“GraphRAG”框架實現思路-LAD-RAG框架
原創下面再看一個思路，圍繞解決在視覺豐富文檔（VRDs，如含圖表、多頁報告、幻燈片的PDF）理解的缺陷：丟失布局與結構上下文：傳統RAG將文檔拆分為孤立塊（如段落）嵌入，忽略跨頁依賴（如“章節標題后續內容”關聯）和布局層級（如“圖表標題注釋”的視覺關聯），易漏檢關鍵證據。過度依賴語義嵌入：僅通過文本圖像嵌入的相似度檢索，無法處理依賴符號結構線索的查詢（如“統計所有源自Pew研究中心的圖表”）——這類查詢需聚合“...多模態GraphRAGLAD-RAG框架
