Vercel AI SDK

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。 2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

言犀智能体平台是什么 言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。 言犀智能体平台的主要功能 接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。 低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。 行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。 算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 如何使用言犀智能体平台 注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。 选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。 配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。 接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。 知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。 算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。 智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。 测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。 部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。

智谱清流是什么 智谱清流是智谱AI推出的企业级AI智能体开发平台，帮助企业实现AI应用落地。智谱清流基于智谱全模型矩阵，提供Agents、Workflow、知识管理等工具，支持API、SDK、URL集成，无需编程即可快速构建AI应用。平台提供企业级知识库，支持无限存储和RAG检索增强，及自定义分类、切片规则与智能预处理。智谱清流推出全程陪跑服务，包括专业咨询和定制AI培训，助力企业智能化升级，实现业务流程的全面AI化。 智谱清流的主要功能 智能体（Agents）：提供基础和高级模式的prompt支持，集成插件、知识库和联网搜索能力，支持多智能体协作。 工作流（Workflow）：支持多轮对话和多模态处理，基于可视化编排简化业务流程，实现智能体分工协作。 知识管理：企业级知识库支持无限存储和RAG检索增强，接入常见文档内容，自定义分类、切片规则与智能预处理，支持多种召回排序方式。 批量效果调优：提供智能体评测集批量评测功能，适用于文本模型及多模态模型、单轮对话及多轮对话场景。 集成方式：支持API、SDK、URL三种集成方式，满足不同企业不同场景的集成需求，能集成到原有系统内。 企业落地陪跑服务：提供全链路咨询服务，定制AI培训，及技术支持和售后服务，助力企业智能化升级。 如何使用智谱清流 注册与访问：访问智谱清流官网。注册账户并登录，获取使用权限。 了解平台功能：阅读平台提供的文档和指南，了解不同功能模块如何工作。 选择应用场景：根据业务需求选择合适的应用场景，如客户服务、知识管理等。 配置智能体（Agents）： 用平台提供的智能体配置工具，设置prompt和响应逻辑。 选择或开发适合业务需求的插件。 设计工作流（Workflow）：用可视化界面设计工作流，定义业务流程和智能体的交互逻辑。 构建知识库： 上传和管理企业文档，构建知识库。 配置知识库的分类、检索规则和预处理逻辑。 集成与部署： 选择合适的集成方式（API、SDK、URL）将智能体集成到现有业务系统中。 部署智能体，进行测试确保其按预期工作。 效果调优：用平台提供的批量效果调优工具对智能体进行测试和优化。根据反馈调整智能体的响应和逻辑。 监控与维护： 监控智能体的性能，确保稳定运行。 定期更新知识库和智能体逻辑，适应业务变化。 获取支持：如果在配置或用过程中遇到问题，用智谱清流提供的技术支持和咨询服务。 企业落地陪跑服务：用智谱清流提供的全链路咨询服务，加速AI应用的落地。参加定制的AI培训，提升团队的AI应用能力。 智谱清流的应用场景 客户服务与支持：智能体提供7*24小时的自动化客户服务，处理常见问题和查询，提升客户满意度。 业务流程自动化：自动化复杂的业务流程，提高效率，减少人为错误。 知识管理与检索：构建企业级知识库，优化内部文档的存储、检索和管理，提高员工获取信息的效率。 数据分析与决策支持：帮助企业从大量数据中提取有价值的洞察，辅助决策制定。 产品推荐与销售：在电商平台或服务中，提供个性化的产品推荐，增强销售转化。

SkyAgents是什么 SkyAgents 是昆仑万维推出的 AI Agent 开发平台，基于昆仑万维的「天工大模型」，具备自主学习和独立思考的能力。用户可以通过自然语言和简单的操作，无需编码，快速构建个性化的 AI Agents，完成包括行业研究、单据填写、商标设计等在内的多种私人定制需求。企业用户也可以将 SkyAgents 能力拼装成企业 IT、智能客服、企业培训等个性化应用，支持一键服务部署。SkyAgents 的特点包括模块化任务处理、个性化定制、第三方工具调用等，降低大模型技术的应用门槛，推动 AI 技术的广泛应用。 SkyAgents的主要功能 零代码构建 AI Agents：SkyAgents 支持用户通过自然语言和简单的操作来构建 AI Agents，无需编程知识，非专业用户也能轻松上手。 模块化任务处理：平台将 AI 任务进行了高度模块化，用户可以将不同任务分解为多个模块，通过操作系统模块的方式实现执行。 个性化定制：用户可以根据自己的需求进行个性化定制，无论是个人用户还是企业用户，可以通过简单的自然语言操作快速部署属于自己的 AI 助手。 企业级应用与一键部署：企业用户可以将 SkyAgents 的能力按需拼装成企业 IT、智能客服、企业培训、HR、法律顾问等个性化的应用，支持一键服务部署。 知识库构建与大规模数据导入：SkyAgents 支持导入多种格式和来源的数据和知识，为 AI Agents 提供更全面、更准确的信息支持。 第三方工具调用：平台支持第三方工具的调用，使 AI Agents 可以轻松调用各类工具，如票务平台、电子支付等，为用户提供更加便捷的服务。 个性化 AI Agents 一键分享：用户可以轻松创建自己的 AI 伴侣、有缘机伴或暖心家园等个性化应用，通过链接的方式分享给其他人。 智能对话与信息处理：SkyAgents 提供智能对话模块，可以通过大语言模型进行处理并回复给用户指定内容。同时，包括信息加工、信息提取、信息分类等模块，实现复杂的信息处理任务。 高性能大模型支持：SkyAgents 基于昆仑万维的天工大模型，具备自主学习和独立思考能力，能理解用户指令，自主分析环境，做出合理的决策和行动。 如何使用SkyAgents 访问平台：打开浏览器，访问 SkyAgents 的官方网站：天工 AI 助手。 注册/登录：新用户，需要注册一个账户。点击“短信登录”或“账号登录”，按照提示完成注册流程。已经注册，直接使用账号和密码登录。 创建新的 AI Agent：登录后，看到创建新 Agent 的入口。点击创建新 Agent，进入构建页面。 选择模板或自定义：SkyAgents 提供了多种示例模板，可以选择一个适合需求的模板快速开始。如果有特定的需求，可以选择自定义模块来构建 Agent。 配置 Agent：在构建页面，可以通过拖拽和配置模块来设计 Agent 的工作流程。设置必要的参数，如对话模型选择、温度（控制回复的创意性）、回复字数上限等。 知识库配置：如果Agent需要使用知识库，可配置知识库相似度和单次搜索上限，控制搜索结果的相关性和数量。 模块排布与设计：按照信息流转的顺序进行模块排布，确保 Agents 顺利运行。进行多次调试以满足需求，注意模块的必填信息与核心配置。 测试 Agent：在构建完成后，测试 Agent 确保按照预期工作。根据测试结果调整配置和参数，优化 Agent 性能。 发布和使用：Agent 测试无误，立即发布，可以将 Agent 一键分享给其他人。 SkyAgents的应用场景 客户服务：用SkyAgents构建智能客服机器人，自动回答用户的常见问题，提高客户满意度和服务质量。 个人助理：创建个人助理 Agent，帮助用户管理日程、提醒重要事件、搜索信息等，提高个人效率。 企业自动化：在企业中，SkyAgents可以用来自动化各种工作流程，如订单处理、库存管理、数据分析等，减少人工干预，提高工作效率。 教育和培训：开发教育 Agent，提供个性化的学习建议、课程内容和学习资源，增强学习体验。 市场研究：用SkyAgents收集和分析市场数据，生成行业报告，帮助企业做出更明智的商业决策。 内容创作：用SkyAgents生成文章、设计草图、创作音乐等，辅助创意工作。

GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架，Google称其为为结合了修改版本的Autograd（通过函数微分自动获得梯度函数）和TensorFlow的XLA（加速线性代数）。该框架的设计尽可能遵循NumPy的结构和工作流程，并与TensorFlow和PyTorch等各种现有框架协同工作。 JAX的主要功能是包括： grad：自动微分 jit：编译 vmap：自动矢量化 pmap：SPMD编程

开源深度学习平台

Google推出的机器学习和人工智能开源库