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智能体生成测试用例和脚本方法(四)

顾翔

注意:有智能体生成的测试用例不可能一次正确,我们需要通过人工的方式+智能体辅助的方式进行调试。在通过智能体生成用例和测试脚本的方法(四)。我会进行详细介绍。

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0基础CUDA炼丹、增加断点保存,从零开始训练自己的AI大模型 87owo/EasyGPT Python CUDA

王忘杰

数据集下载: https://github.com/87owo/EasyGPT/releases

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【深度量化】把随机性关进笼子里:期权交易中的 Black-Scholes 模型

赛博解生

大家好,我是赛博解生酱。最近对期权交易产生兴趣(高风险高收益),进行了一番了解和研究,包括相关概念及交易策略。许多初次接触期权的人,容易因其杠杆特性,将其误解为...

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我用 Tarsier 做了个网站自动化探索工具,聊聊 AI 驱动的网页理解

tunsuy

最近在研究 AI Agent 领域时,遇到了一个有趣的问题:「如何让 AI 理解并操作网页?」

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2:从“模型中心“到“Agentic系统中心“:2026 AI技术栈全景图

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-04-01 主要来源平台: GitHub 摘要: 2026年的AI技术栈正在经历从"以模型为中心"到"以A...

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1:2026年:为什么“会写Prompt“已经彻底不值钱?

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-04-01 主要来源平台: GitHub 摘要: 2026年的AI行业正在经历一场静默而残酷的范式转移。单...

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5:为什么2025年的RAG课程在2026年直接过时?

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-04-01 主要来源平台: GitHub 摘要: 2025年的RAG课程在2026年已完全过时。本文对比2...

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6:AI系统赚钱的三大核心问题:自动运行、成本可控、风险可防

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-04-01 主要来源平台: GitHub 摘要: AI系统商业化必须解决三大核心问题:自动运行、成本可控、...

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2026-03-13:最长平衡子数组Ⅱ。用go语言,给定一个整数数组 nums。把数组中任意一个连续且非空的区间看作候选段:如果该区间内互不相同

福大大架构师每日一题

2026-03-13:最长平衡子数组Ⅱ。用go语言,给定一个整数数组 nums。把数组中任意一个连续且非空的区间看作候选段:如果该区间内互不相同的偶数个数与互不...

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Transformer的自注意力机制详细解析

索旭东

在自注意力中,Q、K、V都是由同一个输入向量通过线性变换得到的,因此称为“自”(self)——自己在自己身上做注意力。

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06-Rust 教程 - 结构体

LarryLan

三个变量,都表示同一个用户的信息,但它们之间没有任何关联。如果你想把这个用户传给一个函数,得传三个参数。如果你想存到数组里?抱歉,不行。

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75:低配版技术公开控制:扩散管理与技术代差维持策略

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-16 主要来源平台: GitHub 摘要: 在《死亡笔记》中,基拉需要控制技术的扩散,以维持技术代差...

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python操作wps在线表链接

软件小生活

很多职业打工人,文职都会每天离不开操作wps在线表进行统计,或者每天都要统计数据进度通报给令人恶心的老板看。这件必做而又繁琐的事情。

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Mem0: 构建具有可扩展长期记忆的生产级 AI 智能体

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-21 主要来源平台: HuggingFace 摘要: Mem0 提出了一种以记忆为中心的可扩展架构,...

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57:AI虚拟死神伴侣:LLM生成戏剧性事件反馈的提示工程

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2024-12-15 主要来源平台: GitHub 摘要: 在《死亡笔记》中,Ryuk作为死神伴侣为基拉提供了独特的...

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59:基拉幕后隐退机制:AI全代理与关键人工干预点设计

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2024-12-15 主要来源平台: GitHub 摘要: 在《死亡笔记》的故事中,基拉最终因暴露身份而失败。本文探...

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38:永不疲劳主观偏见解决:AI vs 人类决策对比实验

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-15 主要来源平台: GitHub 摘要: 本文深入探讨AI与人类决策的对比实验,从主观偏见的产生机...

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32:自动排序优先队列:堆排序与决策树优先级计算

安全风信子

作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-15 主要来源: GitHub 摘要: 本文深入探讨如何构建自动排序优先队列,通过堆排序和决策树优先...

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从0开始训练自己的LLM(4)

golangLeetcode

前面我们介绍了构建LLM的完整流程,现在我们将所有流程串接起来,并开始训练整个模型。依次定义各个核心组件,首先是MultiHeadAttention

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从0开始训练自己的LLM(3)

golangLeetcode

Transformer架构核心是输入输出编码器、多头注意力机制和前馈神经网络,前面介绍了编码器和注意力机制,本文通过前馈神经网络,将两者串联起来...

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