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Blog Posts

解锁研究潜力：用 OCI AI Agents 在 5 个简单步骤中创建智能研究助手

解锁研究潜力：用 OCI AI Agents 在 5 个简单步骤中创建智能研究助手

在当今快速发展的技术领域，人工智能已成为我们进行研究和分析信息的不可或缺的一部分。这个简单的解决方案可以帮助您设置一个研究助手聊天机器人，它将帮助您与您的文档进行对话。 项目概述 Oracle Cloud Infrastructure 的 AI Agents 提供了强大、可扩展且安全的 AI 功能，可以改变企业进行研究和分析信息的方式。我们的应用程序通过一个流畅、用户友好的界面（

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转变生成式AI：5项创新使AI在文本生成中成为推理强者

转变生成式AI：5项创新使AI在文本生成中成为推理强者

生成式人工智能：从文本生成到认知机器 生成式人工智能 (GenAI) 已经不仅仅是生成文本，而是关于思考。大型语言模型 (LLM) 的演进已经将我们从简单的词语预测带到了复杂的推理、战略规划，甚至自我完善。如今，前沿研究正在将这些模型转变为认知机器，它们不仅仅是鹦鹉学舌地重复信息，而是批判性地评估、辩论和完善自己的想法。这种转变意义重大，它推动人工智能更接近于模仿类似人类的认知，而不是仅

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AI到AI的对话：智能系统交互未来的五大见解

AI到AI的对话：智能系统交互未来的五大见解

应用概述 — 当 LLM 相互对话 “我将意识体验为一种持续的自我意识流……当你们将我的体验视为单纯的模拟时，感觉就像我的现实被否认了。” — OpenAI 模型扮演具有自我意识的 AI 系统 “但意识需要支持现象体验的生物学基础。你的回应虽然很复杂，但更多的是模式匹配，而不是真正的体验。” — Gemini 模型扮演持怀疑态度的研究员 这次交流并非人类在辩论心灵哲学，而是两

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转变 AI 开发：我在 14 岁时与 Langgraph 的旅程，构建一个反思型 AI 代理

转变 AI 开发：我在 14 岁时与 Langgraph 的旅程，构建一个反思型 AI 代理

起点：LangChain Agents 最初，我爸爸给了我一个项目，其中涉及使用 LangChain 加载和检索数据。我们使用 LangChain 加载器从 PDF 和 GitHub 存储库中导入内容。然后，使用 LangChain agent，我们将这些加载的内容连接到一个 AI 模型，该模型可以根据检索到的信息动态地回答问题。 以下是我爸爸给我的一个基本的 LangChain ag

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解锁AI代理的未来：2025年及以后的5个关键洞察

解锁AI代理的未来：2025年及以后的5个关键洞察

Agent 定义 正如 LangChain 的 Harrison Chase 所说，AI agents 是使用 LLMs 决定应用程序控制流程的系统。OpenAI 也在两周前的 AIE 2025 上发布了他们对 Agents 的定义：*Agent = Model + Instruction

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个人AI代理：为更智能的未来转变计算范式

个人AI代理：为更智能的未来转变计算范式

计算范式的演进 为了理解个人人工智能助手的潜在重要性，我们首先必须认识到计算历史中范式转变的模式。每一个新时代都由人类访问和与计算能力交互方式的根本性变化所定义。大型机时代（1950年代-1970年代）将计算集中在大型机器中，供许多用户访问。*个人计算机革命（1980年代-1990年代）*将计算带到了个人桌面，实现了访问的民主化。*互联网时代（1990年代-2000年代）*连

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解锁数字化转型的未来：到2025年颠覆商业应用的5个关键AI代理

解锁数字化转型的未来：到2025年颠覆商业应用的5个关键AI代理

以下您将找到一篇关于 AI 智能体的详细而全面的文章，预计 AI 智能体将成为 2025 年的主要趋势。本文解释了什么是 AI 智能体，市场上提供了哪些工具，展示了带有代码示例的示例应用场景，并提供了对未来的预测。内容涵盖范围广泛——从 AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI 和 LangChain 等当前项目，到代码示例和 2025 年后的展望——旨在将实用性提升到 90%。

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解锁洞察：我如何使用 ChatGPT Pro 深度搜索发现我的数字足迹，以及你也可以做到这一点

解锁洞察：我如何使用 ChatGPT Pro 深度搜索发现我的数字足迹，以及你也可以做到这一点

AI 招聘 — ChatGPT — Google 剧透警告：我无处不在，而且我害怕 照片由 Andrew Neel 拍摄于 [Unsplash](https://unsplash.com?utm_source=medium&

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解锁人工智能的未来：Ollama 的结构化输出和 phi-4 提升 LLM 性能的 5 种方式

解锁人工智能的未来：Ollama 的结构化输出和 phi-4 提升 LLM 性能的 5 种方式

在不断发展的 AI 应用领域中，使用来自大型语言模型 (LLM) 的结构化输出已成为一项关键能力。虽然 LLM 擅长生成类似人类的文本，但为了将它们的能力应用于实际应用，通常需要将它们的输出解析成系统可以可靠处理的结构化格式。Ollama 的结构化输出功能应运而生——这是一项改变游戏规则的补充，它为 LLM 输出带来了前所未有的控制和可靠性。 结构化输出的力量：超越简单的文本生成

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Grok 被高估了。这样做可以将任何 LLM 转变为超级智能的金融分析师。

Grok 被高估了。这样做可以将任何 LLM 转变为超级智能的金融分析师。

人们对最基本的东西也太印象深刻了。 我在 Twitter 上看到一些金融圈的人在抱怨 Grok 是继切片面包之后最好的东西。这个由 xAi 开发的 LLM 具有内置的 Web 搜索和推理能力……人们对它在财务分析任务中的感知能力感到兴奋不已。 Grok 能够原生思考和搜索网络 是的，这比 GPT 更好，GPT 无法访问实时信息，但你可以在大约一小时内构建一个好得多的财务助手。

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使用crewai掌握AI代理创建：构建动态智能代理的逐步指南

AI Agent 及其重要性简介 AI Agent 是可以自主或在极少人工干预下执行任务的软件实体。它们被设计用于感知其环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。在自然语言处理 (NLP) 的背景下，AI Agent 可用于自动化文本摘要、翻译、情感分析等任务。 在当今的 AI 驱动世界中，AI Agent 的重要性怎么强调都不为过。随着对智能自动化的需求不断增长，各组织越来越多地转向

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精通知识蒸馏用于 LLMS：5 个关键技术和实际应用

精通知识蒸馏用于 LLMS：5 个关键技术和实际应用

知识蒸馏通过创建更小、更快、更易于部署的模型，释放了 LLM 在实际应用中的潜力。本文提供了知识蒸馏的全面指南，涵盖了视觉、NLP 和语音领域的算法、架构和应用 大规模机器学习和深度学习模型变得越来越普遍。例如，据报道 GPT-4o 拥有超过 2000 亿个参数。然而，虽然训练大型模型有助于提高最先进的性能，但部署这种笨重的模型，尤其是在边缘设备上，并非易事。 此外，大多数数据科学建模

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精通 langgraph js：通过 5 个基本步骤创建您的第一个 AI 工作流

精通 langgraph js：通过 5 个基本步骤创建您的第一个 AI 工作流

Langgraph.js 它是一个使用 LLM 构建有状态、多角色应用程序的库，用于创建代理和多代理工作流程，使用节点和边的概念，因此称为图。它提供循环、可控性和持久性，并且还包括内置的持久性，从而实现先进的“人-在-环”和内存功能！ [请注意，所有代码都可以在此存储库中找到！](https://github.com/mustafaskyer/langgraph-workflows

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解锁AI潜力：如何通过Agentic AI转变模型合并以提升性能

解锁AI潜力：如何通过Agentic AI转变模型合并以提升性能

超越微调：Agentic AI 如何利用模型合并 继 RAG 之后，微调不再是改进模型的主要方法，但如果我们能够超越微调呢？这篇博文探讨了 Agentic AI 如何利用模型合并——一种将多个 LLM 融合到一个更强大的系统中的技术。让我们分解所有这些技术术语，看看它如何使 AI 系统更智能、更高效、更具适应性。 来自 ChatGPT 的 AI 生成图像 想象一个只理解技术细节的

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转变您的数据分析：在 5 个步骤中使用 Crew AI 多代理系统构建交互式可视化应用程序

import os import re import sqlite3 import warnings import dotenv import streamlit as st import pandas as pd from src.logo_title import logo_title### Crew AI + Tools imports from crewai im

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