ASSUME 仿真框架
✨欧洲电力市场开源智能体仿真工具箱,支持深度强化学习竞标策略与电网拥塞管理模拟,由德国多家科研机构联合维护。
欧洲电力市场开源智能体仿真工具箱,支持深度强化学习竞标策略与电网拥塞管理模拟,由德国多家科研机构联合维护。
基于 Spring Boot 3 与 Java 21 的 AI 恋爱大师应用与 ReAct 智能体教学项目,涵盖 Spring AI、RAG、Tool Calling 及 MCP 协议实战。
由因斯布鲁克大学开发的模块化Python工具包,整合信息检索、重排序与RAG生成功能,内置40+预处理数据集,支持一行代码构建完整RAG管道。
一套系统化的 AI Agent 上下文管理技能库,涵盖基础原理、架构模式、运维优化及评估体系,支持 Claude Code 与 Cursor 等平台。区分于传统 Prompt Engineering,聚焦于全局策划所有进入模型注意力预算的信息。
哈佛大学出品的机器学习系统工程教材,集成 TinyTorch 框架与边缘设备部署实验,覆盖从 ML 基础到系统优化的完整知识体系。
一个涵盖30+种高级检索增强生成(RAG)技术的开源教程与代码库,包含Graph RAG、Agentic RAG及各类检索优化策略,提供基于LangChain的可运行脚本和Jupyter Notebook实现。
O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库,包含12章核心内容与Bonus章节,涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook,支持Colab与本地环境。
包含93+个生产级示例的综合AI工程资源库,提供LLM应用、RAG系统、AI Agent开发及MCP协议的深度教程与可运行代码实现,覆盖从初级到高级的完整学习路径。
基于 LangGraph 的全自动化 AI 多智能体研究助手,能够自动生成研究假设,执行数据清洗与机器学习分析,生成交互式可视化图表,并输出完整研究报告,支持多模型混合架构。
受人类认知双过程理论启发的生成式智能体框架,结合快思考与慢思考机制,通过上下文强化学习高效解决复杂交互式推理任务。
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