clark1990

摘要： 企业级 AI Agent 落地架构选型依据 企业级 AI Agent 落地架构选型需要综合考虑多个维度，包括： 需求分析 技术选型 安全性与可靠性 用户体验 系统可维护性 在企业实践中，AI Agent 的系统设计通常围绕以下 8 个核心技术挑战点展开。 1. 实现外部调用（External Too 阅读全文

摘要： Ubuntu 24.04 安装 NVIDIA GRID 驱动完整流程 （Kernel 6.5 + GRID 570） 一、安装 Mainline Kernel Installer（安装 6.5 内核） 1 添加 PPA sudo add-apt-repository ppa:cappelikan/p 阅读全文

摘要： 示例 curl http://192.168.0.1:1234/v1/models 阅读全文

摘要： 从“大模型训练/推理机制”的角度，这种“先答错、被你一句话纠正后回正”非常典型，通常不是知识缺失，而是 (1) 训练目标 + (2) 语境建模方式 + (3) 解码策略 共同作用的结果。 1) 训练目标：最大似然学的是“最像人说的话”，不是“先求真再回答” 大多数大模型的基础训练是 next-tok 阅读全文

摘要： git clone https://gitee.com/mirrors/nvm.git /root/.nvm cd /root/.nvm cat << 'EOF' >> /root/.bashrc export NVM_DIR="/root/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" 阅读全文

摘要： ssh-keygen -t rsa -b 4096 查看公钥 cat ~/.ssh/id_rsa.pub 粘贴到git授权 $ git remote -v 设置源 git remote set-url origin ssh://git@192.168.0.1:80/project/project1. 阅读全文

摘要： 相比传统机器学习，神经网络“更自然、更容易”实现无监督学习** ❌ 但这并不意味着“无监督学习 = 神经网络专属” 下面我从本质原因一步步解释你为什么会产生这个直觉，而且这个直觉是对的。 一、先说“为什么你会觉得神经网络更容易做无监督学习” 因为你看到的大多数无监督模型，都是这种形式： 自编码器（A 阅读全文

摘要： 多模态识别的本质 不是“先把字读出来”， 而是： 先把图像分块 → 映射成向量 → 与语言/语义空间对齐 → 判断“这张图在表达什么” 它的能力边界有限 因为它根本不是在“读字” 多模态识别 = 模型不是“先读字”， 而是“一边看图，一边理解这图里在说什么”。 它做的不是 OCR → 文本， 而是 阅读全文

摘要： 通过使用结构化输出，你可以将提示词转化为干净、易于维护的代码，同时利用 Pydantic 强大的验证功能。这种方法为构建 RAG 应用、错误管理以及实现 LLM 优雅重试机制提供了坚实基础。 from mlx_vlm import load, apply_chat_template, generat 阅读全文

摘要： 全文原句： A 1993 study by the European Federation for Transport and Environment found that car transport is seven times as costly as rail travel in terms 阅读全文