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2025 AI Agents 发展趋势

📌 自主检索增强生成 (Agentic RAG) 基于推理的,用于实时数据检索和生成的AI智能体工作流。 Agentic RAG的应用不局限于单一场景,同样也被应用于医疗保健领域。 举例:Perplexity, Harvey AI 和 Glean AI 📌 语音智能体 (Voice Agents) 能够通过自然口语与用户互动的智能代理,利用广泛的文本转语音(TTS)和语音转文本(STTS)的嵌入和检索技术。 举例:ElevenLabs, Cognigy, Vapi 和 Deepgram 📌 AI智能体协议 (AI Agent Protocols) 简化多智能体之间的通信,支持不同框架下构建的智能体之间的交流。 举例:Accenture,A2A, ACP, SLIM等 📌 计算机使用智能体 (CUA - Computer Using Agents) 能像人类一样与计算机交互的AI智能体,可利用浏览器、命令行界面(CLI)甚至鼠标光标等工具。 举例:OpenAI的Operator, Claude的Computer Use, H-Company的Runner H以及Manus AI 📌 编程智能体 (Coding Agents) 借助巧妙的工具使用和基于大语言模型(LLM)的代码生成,使构建和调试应用程序的速度提高10倍的多智能体。 举例:Windsurf, Cursor 和 GitHub Copilot 📌 深度研究智能体 (DeepResearch Agents) 协作式多智能体系统,可从大量来源构建内容详尽的研究报告。 举例: Gemini DeepResearch, OpenAI DeepResearch 和 You(.)com DeepResearch 转自karminski-牙医 微博

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TensorFlow Google大会总结

一、概述 介绍TPU,需要使用XLA编译,否则没有做内部优化,无法达到加速的效果; TPU相关的性能分析器: 二、新版本的输入库 之前TensorFlow的输入方式: feed_dict: 太过于低效 Queue: python多线程,全局锁的问题;同样低效,而且对应其中错误的数据无法友好处理; 现在: input pipeline 相关函数: Dataset.XX() Dataset.XXX() Dataset.XXXX() more infomation about Dataset 三、learn2learn 功能: 由机器来设计神经网络 依据: 进化算法 解决性能问题工具: 1、timeline ---- 通过chrome来对结果进行分析 2、nvprof 3、XXX 四、高层API: Estimators keras canned Estimators 只有Estimators支持分布式TensorFlow; recommended: 使用高级api Estimators 用tf.layer 或 tf.keras 来自定义模型 TF Serving: 用于将训练好的模型部署到生产环境中; C++ lib 模型保存、输出 通用核心架构 Binaries 有一些自带的功能 支持docker等 五、TF Lite: 用于支撑小型设备,例如手机等嵌入式设备

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【个人学习JAVA---学后的梳理】 一、从外,观识JAVA

认识Java语言 横看成岭侧成峰,远近高低各不同... 1. Java的历史 Java来自于Sun公司的一个Green项目,它期望能与家用电器进行信息交流,一开始是准备采用C++,不过C++太复杂,安全性差,于是最后基于C++开发了一种新语言Oak(Java的前身),该语言是一种用于网络的精巧而安全的语言。 2. Java的现状 Java是Sun公司推出的新一代面向对象程序设计语言,特别适用于Internet应用程序开发。它具有平台无关的特性(Java开发环境有JDK与JRE)。 2.1:Java的技术分支 Java主要有3类技术分支:(它们前身的前缀名为J2 ,05年后均改为JAVA ) JAVA SE:Java2Platform,StandardEdition;(标准版) JAVA EE: Java2Platform,EnterpriseEdition;(企业版) JAVA ME: Java2Platform,MicroEdition; 以上三个分支,不管如何划分,都是以JAVA SE为核心,那么掌握JAVA SE最为重要。 3. Java的特点 JAVA是一种简单的、面向对象的、分布式的、解释性的、可移植的、多线程的、动态的程序设计语言。 3.1:Java语言的关键特性说明: 简洁有效 Java语言是一种相当简洁的程序设计语言。它省略了C++语言中所有难以理解、容易混淆的特性,例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类等。所以它更加严谨、简洁。 可移植同操作系统平台无关的特性,使得Java应用程序可以在配备了Java解释器和运行环境的任何计算机操作系统上运行,这就是Java应用软件便于移植的良好基础。而且,Java的基本数据类型设计不依赖具体实现,它通过定义独立于平台的基本数据类型及其运算,使得Java数据得以在任何的硬件平台上保持一致。 面向对象 Java语言的设计完全是面向对象的,不支持类似C语言那样的面向过程的程序设计技术。Java支持静态和动态风格的代码继承和重用。 解释型Java语言是一种解释性语言,相对于C/C++语言来说,Java程序的效率低,执行速度慢。 适合分布式计算Java语言具有强大的、易于使用的联网能力,非常适合开发分布式计算的程序。Java应用程序能像访问本地文件系统那样,通过URL访问远程对象。它十分使用于公共网关接口(GGI)脚本的开发,另外还能使用Java小应用程序(Applet)、Java服务器页面(Java Server Page,JSP)和Servlet等手段来构建更丰富的网页。 4. Java虚拟机(JVM) 虚拟机,即在机器和编译程序间加入了一层抽象的虚拟的机器。它能够在任何平台上都提供给编译程序一个共同的接口。编译程序只需要面向虚拟机,编译生成虚拟机可以理解的代码,然后由解释器将虚拟机代码转换为特定系统的机器码执行。 那么在Java中,虚拟机能理解的代码叫做字节码(Byte Code)。 每一种平台的解释器是不同,但实现的虚拟机相同。 Java源程序(代码存在.java文件)经过编译器编译后变成了字节码(代码存在.claa文件),字节码由虚拟机解释执行,虚拟机将每一条要执行的字节码送给解释器,解释器将其翻译成特定机器上的机器码,然后在特定的机器上执行。 Java虚拟机也具有一个指令集,并使用不同的存储区域。它负责执行指令,还要治理数据、内存和寄存器。 图1-Java源文件编译运行过程图 结束

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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