第一章：環(huán)境監(jiān)測(cè)的 Agent 數(shù)據(jù)融合在現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，環(huán)境監(jiān)測(cè)依賴(lài)于多個(gè)分布式 Agent 節(jié)點(diǎn)采集溫度、濕度、氣壓等數(shù)據(jù)。這些 Agent 獨(dú)立運(yùn)行，但需將數(shù)據(jù)高效融合以提供一致的全局視圖。數(shù)據(jù)融合的核心目標(biāo)是消除冗余、提升準(zhǔn)確性&#xff…

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Llama-Factory：打造“知乎體”專(zhuān)業(yè)問(wèn)答生成器的技術(shù)實(shí)踐 在當(dāng)前大語(yǔ)言模型遍地開(kāi)花的時(shí)代，一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題擺在許多開(kāi)發(fā)者面前：如何讓通用的LLM真正理解并輸出符合特定風(fēng)格、具備專(zhuān)業(yè)深度的內(nèi)容？比如，我們常看到知乎上的…

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在知識(shí)管理領(lǐng)域，時(shí)間維度的缺失往往是效率最大的阻礙。你是否曾經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景：需要查找上周的會(huì)議記錄，卻在成堆的筆記中迷失方向？試圖回顧上個(gè)月的學(xué)習(xí)進(jìn)度，卻發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)支離破碎？期待建立系統(tǒng)化的習(xí)慣追…

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