一位研二人工智能专业学生分享了关于大模型应用开发和Agent开发的自主学习流程与技术栈建议。他计划结合GitHub上的开源hello-agents教程和黑马程序员Python AI大模型应用开发教程进行学习,并寻求更完善的学习路径。内容涵盖AI技术栈的核心要点,包括开源资源利用和实用工具推荐,为AI领域的学习者提供系统化学习参考,有助于提升大模型和Agent开发技能。
原文链接:Linux.do
一位研二人工智能专业学生分享了关于大模型应用开发和Agent开发的自主学习流程与技术栈建议。他计划结合GitHub上的开源hello-agents教程和黑马程序员Python AI大模型应用开发教程进行学习,并寻求更完善的学习路径。内容涵盖AI技术栈的核心要点,包括开源资源利用和实用工具推荐,为AI领域的学习者提供系统化学习参考,有助于提升大模型和Agent开发技能。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。