TOML 是一种简洁明了的配置文件格式📄,设计上更适合人类阅读和书写✨。
✅ 更容易写: 用键值对表示配置,没有复杂缩进和语法规则,减少出错率。
✅ 更清晰: 支持分组 [group] 和嵌套结构,层次分明,配置逻辑一目了然。
✅ 跨平台: 被 Python、Rust、Go 等多种语言支持,通用性强🌐。
比 JSON 少了繁琐的 {} 和 “”,比 YAML 更直观、不易踩坑💡,开发者好帮手!
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让我们从一个简单的任务开始:安排一次会议。 当用户说:“嘿,看看明天能不能快速同步一下?” 一个仅依赖提示工程(Prompt Engineering)的AI可能会回复:“好的,明天可以。请问您希望安排在几点?” 这个回答虽然...
摘要 大型语言模型(LLMs)的出现开启了一种新的搜索引擎范式,这些搜索引擎利用生成模型来收集和总结信息以回答用户查询。我们将这种新兴技术统一在生成引擎(GE)的框架下,它可以生成准确且个性化的响应,迅速...
在 Manus 项目的初期,团队面临一个关键抉择:是基于开源模型训练一个端到端的代理模型,还是利用前沿模型强大的“上下文学习”能力来构建代理? 时间倒回十年,在自然语言处理领域,开发者甚至没有选择的余地。在...
在构建如 RAG 或 AI 代理这类人工智能系统时,检索的质量是决定系统上限的关键。开发者通常依赖两种主流检索技术:关键词搜索和语义搜索。 关键词搜索 (例如 BM25): 速度快,擅长精确匹配。但一旦用户提问的措辞...
与一个总忘记谈话内容的朋友交流,每次都得从头说起,这种体验无疑是低效且令人疲惫的。然而,这恰恰是当前多数人工智能系统的常态。它们很强大,但普遍缺失一个关键要素:记忆。 要构建能够真正学习、演化和协作...
从大型语言模型(LLM)的 API 调用,到自主化、目标驱动的智能体工作流(Agentic Workflows),人工智能的应用范式正在发生根本性转变。开源社区在这一浪潮中扮演了关键角色,催生了大量专注于特定研究任务的 AI ...
学习关于强化学习 (RL) 的所有知识,以及如何使用 Unsloth 和 GRPO 训练你自己的 DeepSeek-R1 推理模型。一份从入门到精通的完整指南。 🦥 你将学到什么 什么是 RL?RLVR?PPO?GRPO?RLHF?RFT?...
随着大型语言模型技术的飞速发展和广泛应用,其潜在的安全风险日益成为业界关注的焦点。为了应对这些挑战,全球众多顶尖科技公司、标准化组织及研究机构纷纷构建并发布了各自的安全框架。本文将梳理并剖析其中九...
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