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随着openclaw的爆火,有人800元上门安装,也有人299上门完全卸载。说到底大家都想尝试使用,但是又担心安全问题,token用量无法控制。...
可以使用command、skills、agents、hooks 和 MCP servers等方式 扩展 Claude Code。如果不想仅仅自己...
如果工作特别复杂需要分为很多步骤,每个步骤都相对独立,主流程只关注输入和返回结果,那么每个流程都可以创建一个subagent来进行独立执行,因为他们的...
通过skills创建和使用claude skills我们可以服用常用的prompt或者scripts,得到比较稳定的输出,如果希望每次都默认执行...
理论上可以通过改提示词完成所有的功能,或者将提示词写入CLAUD.md实现提示词的服用。但是由于上下文长度的限制和token的成本,我们不可能无限增...
claude的思考能力虽然不错,但是用起token消耗非常快,所以尝试自己做一个代理,抓下请求,看看黑盒情况下到底发了哪些东西,不看不知道,抓包后发...
据说openclaw的安装方法价值800,所以尝试了下。首先打开github链接https://github.com/openclaw/open...
训练完后的模型如何给业务用呢?需要把模型的参数保存下来,给业务用,下次加载出来就可以了。同时前面定义的模型是输出最匹配的结果,但是每次输出结果...
准备完模型和训练数据后,我们可以开始计算损失函数,并开始训练。先使用Softmax 归一化,将模型输出的 logits 转换为概率分布(自动处...
前面我们介绍了构建LLM的完整流程,现在我们将所有流程串接起来,并开始训练整个模型。依次定义各个核心组件,首先是MultiHeadAttention
Transformer架构核心是输入输出编码器、多头注意力机制和前馈神经网络,前面介绍了编码器和注意力机制,本文通过前馈神经网络,将两者串联起来...
Transformer架构是深度学习领域的革命性设计,由谷歌大脑团队在2017年提出,通过自注意力机制彻底改变了序列建模方式。其核心优势在于并行...
在本地部署完dify后Dify使用deepseek,我们发现启动了10个容器,我们先从这10个容器的功能开始探索dify的源码
langfuse是大模型开发流程的可观测工具,Langfuse 的可观测性能力包含三个层级的追踪体系,实现了从单轮执行到多轮对话再到用户全局行为的全维度...
有读者看完langchain-go的分析后在评论区提议分析下eino的源码。这里就简单分析下它。
cursor、cline、claude code等agent,除了支持和大模型交互外,还支持通过mcp 增强处理能力。如何完整实现一个支持这种能...
golang源码的工具链中提供了可选参数coverprofile参数,可以生成覆盖率文件,方便我们快速查看,哪行代码被覆盖了,哪行代码还需要验证,...
为了解决m个编辑器n种编程语言造成的编译器代码需要mxn套的问题,将笛卡尔积改为和即m+n套,微软推出了pls(Programming Lan...
在internal/lsprpc/lsprpc.go中有Forwarder的实现
初始化完转发代理,我们看看json-rpc服务提供能力是如何实现的
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