机器人“会用手”了!银河通用首破手掌任意朝向旋转难题,拧螺丝、砸钉子样样精通
做灵巧手如果不会用工具,跟咸鱼(夹爪)有什么区别? 别急,能拧螺丝、抡锤子,玩 “转” 各类工具的灵巧手,这就来了。
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随着最近几年AI在各个领域大放异彩,作为一个前端开发,我也对AI里的各种技术概念产生了浓厚的兴趣,希望能详细了解这些技术概念和背后的原理后,找寻和前端结合的一些思路。今天我们就来一起了解下RAG
设置WebSearch API: 我们使用serperAPI进行网络搜索(谷歌搜索)。其免费层提供2500次免费网络搜索API。它能在1 - 2秒内为给定查询提供谷歌搜索结果。 你可以在这里找到更多详
本文深入探讨POSIX信号在Shell脚本和Docker容器中的传播机制,通过实际案例揭示信号转发链断裂的原因,涉及进程组、前台进程组和Docker Compose信号转发bug等技术细节。
嘿,AI圈的朋友们!最近有没有感受到一股暗流涌动?没错,埃隆·马斯克旗下的xAI,这次玩了个“低调奢华”的大动作——Grok 4.1,它不是简单地来了,而是“炸裂”式地登场了!虽然从11月1日开始就已
一、图(Graphs) 从核心来看,LangGraph将智能体(agent)的工作流程建模为 “图”。你可以通过以下三个关键组件来定义智能体的行为: 状态(State):一种共享数据结构,用于表示应用
LangGraph提供两种不同的API用于构建智能体工作流:Graph API和Functional API。这两种API共享相同的底层运行时环境,且可在同一应用中搭配使用,但它们针对不同的使用场景。
本文详解 LangGraph 三大进阶能力:人工干预(Human-in-the-Loop)保障高危操作安全,图即工具(Graph-as-a-Tool)封装复杂子流程,多智能体编排。
在日常开发中,我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说,写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起,将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。 今天,我将结合 DeepSe
在大模型时代,我们不再满足于让 LLM(大型语言模型)仅仅“回答问题”。如何让模型与真实世界交互?Tools(工具调用) 机制正是解决这一痛点的关键技术。今天,我将带你通过一个完整的实战案例,手把手教
AI智能体的时代已经到来,它不仅仅是技术人员的专属玩具,更是赋能我们每个人的强大工具。无论你是希望提升工作效率的职场人,还是对前沿科技充满好奇的学生,现在都是拥抱AI智能体的最佳时机。
在这份指南中,我们将深入探讨为什么护栏对于 AI 安全至关重要、它们如何工作,以及如何实现它们。我们还会提供一个实用的上手示例,帮助你开始构建更安全、更可靠的 AI 应用。
本指南涵盖了从环境准备到模型部署的全过程,帮助你最大程度发挥 DeepSeek-R1-0528 的能力。在安全性、定制性和控制力日益重要的 AI 应用场景中,本地部署将成为越来越多开发者的首选路径。
大型语言模型(LLMs)如ChatGPT和Llama在回答问题方面表现出色,但它们的知识仅限于训练时所使用的数据。它们无法访问私人数据,也无法在训练截止日期之后学习新知识。
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