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一、零样本提示:激发模型潜能 零样本提示(Zero-shot Prompting)是提示工程的基础,无需提供额外示例,仅通过任务描述即可让模型生成答案。这体现了模型强大的知识迁移能力。 # 示例:文学创作 prompt &quo…
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基础模型向通用智能演进的关键路径 模型架构扩展与多模态融合 采用Transformer架构为基础,逐步引入视觉、语音等多模态编码器。例如,CLIP模型通过对比学习实现图文对齐,代码片段如下: import clip model, preprocess clip.load(&…
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简介 本文对比分析了LangGraph、Autogen和CrewAI三大主流多智能体开发框架。LangGraph基于图结构强调流程控制,适合复杂决策链;Autogen以对话驱动为核心,注重灵活交互与人类参与;CrewAI采用团队角色化设计,强调分工与目…
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在反应堆物理模拟领域,OpenMC作为开源蒙特卡罗粒子输运计算程序,其与LibMesh集成的非结构化网格功能正经历重要的技术架构重构。本文深入探讨自适应网格支持面临的核心挑战、架构设计演进路径,以及面向多物理场耦合应用的实现策略。 【免费下…
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各位编程专家、架构师和开发者们,大家好!今天,我们将深入探讨一个在现代复杂系统设计中日益重要的话题:图结构(Graph Structures)的单元测试,尤其是如何通过模拟(Mocking)…
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