LangGraph：复杂认知工作流的编排引擎 1. 架构哲学：从链式到图式 传统LangChain的链式（Chai...[作者空间]
引言：AI Agent开发的范式变革 在大型语言模型（LLM）技术爆发的今天，AI Agent已从简单的问答工具演...[作者空间]
本文将详细介绍并实践以下内容： -LangChain 各组件（LLM、工具、链、记忆、Agent、提示、RAG、R...[作者空间]
在前几篇文章中，我们构建了一个基础 Agent，理解了其决策逻辑（ReAct）并通过提示工程提升了智能水平。但你是...[作者空间]
一、引言：为什么提示工程决定 Agent 的上限？ 我们常说“大模型很聪明”，但其实它是否聪明，很大程度取决于你怎...[作者空间]
1. 什么是序列到序列学习？ 想象你要把一句英文翻译成法文。输入是一个单词序列（如“They are watchi...[作者空间]
一、编码器-解码器架构概述 在许多实际应用中（例如机器翻译），我们的输入和输出都是长度可变的序列。传统的神经网络难...[作者空间]
一、概述 机器翻译（Machine Translation）指的是将一种语言的文本序列自动转换为另一种语言的文本序...[作者空间]
一、为什么需要双向阅读能力？ 1.1 生活中的填空游戏 想象你在玩一个文字填空游戏： 我___。（可能填"开心"）...[作者空间]
1. 为什么需要深度循环神经网络？ 想象你要预测一段文字的下一个词语，不仅要记住前几个词语，还要理解句子的整体结构...[作者空间]
在深度学习的发展过程中，各种网络结构不断被提出并改进。在这一篇博客中，我们将介绍一种非常有趣且高效的网络结构——稠...[作者空间]
在深度学习的领域中，神经网络的层数越多，理论上网络的表达能力越强，能够学习更加复杂的模式。然而，当网络深度增加时，...[作者空间]
在深度学习中，训练深层神经网络常常充满挑战，尤其是需要快速收敛时。而 批量规范化（Batch Normalizat...[作者空间]
引言 2014年，GoogLeNet在ImageNet图像识别挑战赛中崭露头角。作为一款深度神经网络，它借鉴了之前...[作者空间]
卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉领域的基础模型。经典的网络如 LeNet、AlexNet 和 VGG，虽然...[作者空间]
在深度学习模型的训练过程中，我们往往会遇到需要保存模型参数或训练结果的情况。这样不仅有助于防止因系统崩溃而丢失重要进展，还能让我们在后续的应用中更方便地加载模型，进行预测或继...[作者空间]
在深度学习中，原始数据往往不是以我们可以直接输入模型的形式存在的。无论是图像、文本还是表格数据，通常需要经过预处理才能为模型提供高质量的输入。因此，掌握数据预处理的技巧是深度...[作者空间]
