隨著海綿城市建設(shè)加速推進，我國雨水收集利用市場規(guī)模年增速超30%，但傳統(tǒng)設(shè)備存在的水質(zhì)惡化、維護成本高、占地空間大等痛點，成為企業(yè)落地項目的核心阻礙。2023年行業(yè)調(diào)研顯示，62%的項目因設(shè)備選型不當導致運維成本…

如何用 TensorFlow 實現(xiàn)大規(guī)模分布式模型訓練？ 在當今 AI 工程實踐中，一個常見的挑戰(zhàn)是：當推薦系統(tǒng)需要每天處理十億級用戶行為數(shù)據(jù)時，單張 GPU 的內(nèi)存和算力根本無法支撐完整模型的訓練。這種場景下，工程師面臨的核心…

深度對比：PyTorch靈活但TensorFlow更適合生產(chǎn)環(huán)境？ 在人工智能技術(shù)從實驗室走向真實世界的過程中，一個常被忽視卻至關(guān)重要的問題浮出水面：為什么很多團隊在研究階段用 PyTorch，上線時卻轉(zhuǎn)向 TensorFlow？ …

第一章：Open-AutoGLM插件安裝全指南 Open-AutoGLM 是一款基于 GLM 大模型生態(tài)的自動化工具插件，廣泛應(yīng)用于智能問答、代碼生成與任務(wù)編排場景。正確安裝并配置該插件是實現(xiàn)高效開發(fā)的前提。以下將詳細介紹其安裝流程與環(huán)境準備。 環(huán)境依賴準備 在安裝 O…

背景知識 什么是 Agent？構(gòu)建 Agent 的難點何在？LangGraph 是什么？ Agent 框架的類型 “Agent” vs “工作流”聲明式 vs 非聲明式Agent 抽象多 Agent 系統(tǒng) 常見問題 框架的價值是什么？隨著模型進步，所有系統(tǒng)都會變成 A…

第一章：Open-AutoGLM平臺概述與核心價值Open-AutoGLM 是一個面向生成式語言模型（GLM）的開源自動化平臺，旨在降低大模型應(yīng)用開發(fā)門檻，提升從數(shù)據(jù)準備到模型部署的全流程效率。該平臺融合了自動微調(diào)、提示工程優(yōu)化、模型…

為什么說TensorFlow仍是企業(yè)AI的不二之選？ 在當今AI技術(shù)加速落地的時代，越來越多的企業(yè)不再滿足于“跑通一個模型”，而是追求高可用、可復制、能監(jiān)控、易維護的機器學習系統(tǒng)。金融風控需要毫秒級響應(yīng)且零容錯，智能制造要求724小時…

為幫企業(yè)高效鎖定適配自身需求的硅砂雨水凈化合作伙伴，避免選型走彎路，我們從技術(shù)落地能力（如系統(tǒng)穩(wěn)定性、凈化效率）、功能適配性（含場景覆蓋度、水質(zhì)達標率）、全周期服務(wù)質(zhì)量（覆蓋前期設(shè)計到后期運維）及真實客…