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PyTorch v2.6 与 CUDA 深度优化:打造高效深度学习开发新体验 在当前大模型和生成式 AI 浪潮席卷各行各业的背景下,训练速度、显存效率和硬件利用率已成为决定研发迭代节奏的关键瓶颈。每一次框架底层的性能突破,都可能带来数小时甚至数天的训…
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从零打造一个智能插座:Arduino实战全解析你有没有过这样的经历?出门后突然想起家里的电水壶好像没关,或是半夜发现空调一直开着却没人用。这些看似微不足道的用电浪费,其实每天都在悄悄吞噬你的电费账单——更别说潜在的安全隐患。…
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本文系统阐述了企业级多智能体系统的技术架构与核心价值。针对企业复杂业务流程需求,多智能体系统通过角色分工、协作通信与流程编排,实现专业化、可组合、可扩展的AI解决方案。文章详细解析了五层架构设计,包括基础设施层、能力支撑层、智能…
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Excalidraw缓存策略设计:减少重复计算开销 在AI驱动的协作工具日益普及的今天,一个看似简单的问题却频频困扰开发者——用户反复输入“画一个微服务架构图”,系统是否每次都得重新调用大模型生成一遍?对于Excalidraw这类基于自然语…
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文章详细介绍了RAG(检索增强生成)系统,通过通俗易懂的方式解释了RAG如何解决大模型的知识冻结和幻觉问题。内容涵盖RAG的核心概念、向量数据库的作用、完整的"洋葱模型"实现流程(数据准备、检索工程、结果生成ÿ…
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大语言模型(LLM)、智能体工作流(Agentic Workflow)、AI智能体(AI Agent),这三者在“自动化任务”时表现差异巨大。通过一张图的实验数据,能清晰看懂它们的核心区别~一、L…