文章分享了吴恩达推荐的Agent开发四阶段方法论：阶段零(人工模拟真实案例梳理流程)、阶段一(将人类流程翻译成AI流程)、阶段二(单点验证而非整体开发)、阶段三(建立测评集并循环优化)、阶段四(设定Good Enough目标)。核心理念是分步验证、快速迭代、数据说话&#xf…

PyTorch-CUDA-v2.7镜像中打包自定义Python模块的方法 在深度学习项目开发过程中，一个常见的痛点是：明明在本地跑得通的模型代码，换到服务器或同事机器上就报错——不是CUDA版本不匹配，就是某个自定义模块导入失败。这种“在我机器…

在 PyTorch-CUDA-v2.7 镜像中使用 tmux 保持长任务运行 你有没有经历过这样的场景：深夜启动一个深度学习训练任务，满怀期待地跑着模型，结果第二天早上发现 SSH 断了、本地电脑休眠了，或者网络抖动了一下——训练进程直接终止&…

2025最新！10个AI论文平台测评：本科生写论文痛点全解决 2025年AI论文平台测评：从痛点出发，全面解析工具实力 随着人工智能技术的不断进步，越来越多的本科生开始借助AI工具辅助论文写作。然而，面对市场上琳琅…

PyTorch-CUDA-v2.7镜像中使用Server-Sent Events推送token生成过程 在构建AI驱动的文本生成应用时，一个常见的痛点是：用户提交提示后，只能等待模型完成全部推理才能看到结果。这种“黑盒式”体验不仅让用户感到延迟漫长，也浪费了G…

文章指出AgentExecutor已被LangGraph取代，后者通过图、状态和循环的概念构建可控的AI智能体。LangGraph提供可视化流程、人机协同等优势，与LangChain形成互补关系。作者推出系列实战教程，将带领读者从基础组件开始，逐步构建先进AI…

PyTorch-CUDA-v2.7镜像中内置Weights & Biases实现实验追踪 在深度学习项目开发中，我们常常面临这样一个尴尬的局面：模型终于跑通了，GPU 也满载运行了一整夜，但当你第二天打开日志文件时，却发现记录混乱、超参数缺…

PyTorch-CUDA-v2.7 镜像与 GitHub Actions 的 CI/CD 实践 在深度学习项目日益复杂的今天，一个常见的痛点是：代码在本地训练完美，推送到远程仓库后却因环境差异导致测试失败。更糟糕的是，当团队成员增多时，“在我机器上…