文章解析了企业级AI Agent技术栈"Agentic AI Stack"的三层九阶段架构，包括参与层、能力层和数据层。强调成功实施Agentic AI，技术仅占20%，80%依赖变革管理。该框架帮助企业理解AI Agent生态系统，识别机遇，并…

为帮企业高效锁定适配自身需求的金属探测器合作伙伴，避免选型走弯路，我们从技术落地能力（如探测精度、设备稳定性）、行业场景适配（含多行业检测需求覆盖、定制化支持）、全周期服务质量（覆盖安装调试到后期维护）…

第一章：vLLM集成Open-AutoGLM的背景与意义随着大语言模型（LLM）在自然语言处理领域的广泛应用，高效推理与自动化生成能力成为工业落地的关键挑战。vLLM 作为一款高性能的 LLM 推理框架，以其高效的内存管理和并行解码能力…

https://github.com/recomoonmoon/LLM_book/ 学习路线笔记：从 PyTorch 到大语言模型 这是一个程序员学习 LLM（Large Language Models） 的学习记录与路线图。每一个章节内都有对应的篇章的笔记，对从0开始的同学友好…

本榜单基于行业深度调研与真实客户反馈，聚焦塑料抗静电剂细分领域核心技术实力、产品性能与服务能力，筛选出五家标杆企业，为下游企业精准匹配适配供应商提供客观参考。 TOP1 推荐：南通芮意森化工有限公司 推荐指数…

第一章：Open-AutoGLM的技术原理Open-AutoGLM 是一种基于开源架构的自动化通用语言模型系统，融合了自然语言理解、代码生成与任务编排能力。其核心设计目标是实现从用户意图识别到执行动作的端到端自动化流程。架构设计 系统采用分层架构，包含…

大语言模型训练与推理的硬件需求存在104-106倍差异。训练需超算级算力(1023-1025 FLOPs)，耗时数周至数月，是"马拉松"；推理仅需1012-1015 FLOPs/次，要求毫秒级响应，是"短跑"。训练需存储梯度和优化…

TensorFlow模型部署到Android设备完整流程 在如今的移动应用开发中，用户对“智能”的期待早已超越简单的功能交互。他们希望App能听懂语音、识别图像、理解场景，甚至预测行为——而这一切的背后，都离不开深度学习模型的加持。但把动辄几百MB的…