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A collection of 447 posts

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AI代理的架构、工具与实现

代理是扩展LLM能力的程序，使其能够观察、推理并自主行动，使用各种工具完成任务。在本文中，我们将探讨AI代理的世界，涵盖其架构、核心组件以及在实际应用中的实现。

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用ChatGPT打磨文章

最近，在写完上一篇文章后，我有了一个新的编辑想法。我决定将写好的文章复制粘贴到ChatGPT中，使用一个非常有效的提示词，然后让它编辑我的文章。

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扫描PDF的文本提取方法

本文探讨了两种强大的方法来解决这一问题，特别是在处理复杂布局和表格时：利用视觉语言模型（VLMs）以及结合文档分割和OCR进行准确的文本提取。

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基于LLM的IoT项目实践

几年前，我曾想过，“我可以使用 Alexa 来管理物理设备吗？”我创建了一个简单的演示项目，向我的业余无线电朋友展示。

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7种工作流自动化AI代理

人工智能代理是自主程序，可以观察环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。它们可以监控数据流、自动化复杂的工作流程并在没有持续人工监督的情况下执行任务。

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打造智能家居的AI代理

近十年来，我一直在研究智能家居 API。我购买了许多系统，构建了多个版本的集成 API、移动应用程序和聊天机器人，但它们从未完全实现真正的目标——像钢铁侠系列中的 JARVIS 一样的真正的AI驱动的家。

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AI代理：规划与执行

AI 代理，也称为自主代理或智能代理，是一种能够与其环境交互并自主完成预定任务的生成式 AI 程序。

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用YOLO分析文档布局

分析文档布局至关重要，因为它有助于正确解释和理解文档内容。随着 RAG 的兴起，它变得更加重要，因为它严重依赖于准确解析文档的能力。

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2025年AI API的5个趋势

技术世界正以前所未有的速度发展，而这种转变的核心是人工智能 API 日益增长的影响力。

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AI驱动的客户支持代理

本博客探讨了 AI 驱动的客户支持代理的开发，该代理利用 OpenAI 的 GPT-4、用于语义相似性的 FAISS 和用于部署的 Azure ML。

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本地AI驱动的图片标记工具

在本文中，我将介绍如何构建 AI 图像标记器/管理器，包括设置和运行本地视觉语言模型和用于语义搜索的矢量数据库。

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HF Code Agent实践

本文，介绍如何使用 HF的Code Agent和Qwen2.5–7B-Instruct 创建多代理 RAG 系统

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2025年关于AI的9个预测

随着我们迈向 2025 年，我们预计 AI 将迎来更加激动人心的篇章，这得益于去年创新的持续加速。

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大模型训练/微调硬件指南

在本综合指南中，我们深入研究了训练和微调 LLM 所需的基本硬件设置，从普通的 7B/8B 模型到尖端的 70B 模型，以帮助你实现 AI 抱负。

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图像数据异常值检测

在这篇文章中，我将研究为什么基于深度学习的方法在某些模态的异常值检测中效果很好。

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机器学习驱动的Web测试自动化

我的挑战；如何登录到任何地方的任何网站，而无需使用底层 HTML 与对象交互。

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流程自动化：AI代理 vs. RPA

本文探讨了从传统的机器人流程自动化 (RPA) 到自主代理的突破性能力在塑造自动化未来方面的范式转变。

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实时语音助手DIY

借助现代库和 API，创建响应式实时 AI 语音助手变得越来越容易。

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2025年AI十大趋势

本文是领先的未来学家和投资者 Tomasz Tunguz 对 2024 年底数据和人工智能的看法—以及我自己的一些预测。

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OmniParser提取小红书数据

通过将 Omniparse 基于视觉的理解与语言模型 (LLM) 相结合，它可以成为 RPA 的可行替代方案，用于复杂的 Web 抓取，类似于 AgentQL 的功能。

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财务文档的AI处理管线

我开发了一个集成 Phidata、n8n 和 Qdrant 的简化解决方案，以自动执行财务文件分析。

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用本地TTS制作有声读物

在本指南中，我将带你了解使用 Nvidia 的 FastPitch 创建个性化有声读物解决方案的过程，从了解 TTS 基础知识到集成高级模型。

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基于计算机视觉的自动分拣

使用计算机视觉的自动分拣根据特定特征识别、分类和路由物品或材料，广泛应用于制造业、物流业、农业和回收业等行业，以提高效率、降低劳动力成本并最大限度地减少错误。

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AI驱动的Web抓取和数据分析

在本指南中，我们将学习如何将网页抓取与人工智能相结合，以构建一个强大的工具，用于免费大规模收集和分析数据。让我们开始吧！

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用Ollama打造本地生产力工具

在本文中，我们将深入探讨本地 AI 的世界，探索 Ollama 等工具以及 Gemma 2 和 LLaVA 等最先进的模型如何改变你的日常工作流程。