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使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程,并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。
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使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试,提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。
一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架,采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。
根据研究计划与叙事报告,以章节为单位编写 LaTeX 学术论文,并通过多模型审阅机制确保质量。
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一套用于建立、结构化与管理可重复使用 AI 代理技能的全面框架,旨在标准化指令驱动的工作流程。
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基于 Apple Silicon 与 MLX 的本地机器学习推理服务,整合语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、翻译、图像生成与视觉识别功能。
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