中心 退出登录 1 【开源工具接入千帆实战系列】Langchain接入千帆DeepSeek,来了 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 开源大模型 2025.04.17 7662 看过 1 关于 LangChain LangChain 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序开发框架。
支持比V、点赞、OK、单手比心、食指比1、握拳、手掌的检测(7个手势) 手部贴纸 基于手势识别,添加2D/3D贴纸道具 指尖检测 指尖点的精准检测和跟踪 手势实时驱动 基于手部21关节点检测,实现手部驱动手偶的玩法 肢体特效 瘦身/增高 基于全局实现瘦身/增高/哈哈镜效果 动作识别 识别肢体动作,并触发特效,包含2D/3D特效 前后景分割 人像分割 通过AI算法,识别视频中的人物区域(上半身),实现替换背景
4 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/property/invoke 驱动接收来自云端的变更(置数) 5 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/property/get 驱动接收来自云端的事件(召测) 6 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/raw/c2d 驱动接收来自云端的自定义格式消息
核心能力二:全维知识形态,满足多元场景 文字+视频双引擎,除结构化词条内容外,独家集成秒懂百科短视频资源,轻松实现轻量化知识传递;支持百万级并发查询,响应速度毫秒级,适配实时问答、内容推荐等高并发需求。 核心能力三:开箱即用,无缝集成千帆生态 提供标准化组件及API接口能力,开发者可一键使用,大幅降低Agent构建成本。
点击下载 Linux BRTC.Linux.SDKV0.2.20.tar.gz(x86_64) 93366f6ef33f548373d7e014828cfeb6 点击下载 BRTC.Linux.SDK.armv7-softfp.V0.2.20.tar.gz 231ee52c2b0a1c4bb20c6e337083ed38 点击下载 BRTC.Linux.SDK.armv7-soft-uclibc.V0.2.20
arm64-linux-bcecmd-0.5.15.zip Linux arm64 7.2MB zip:b72dee1e1c0192dcda0ba72c9a23f233 bcecmd:e47c8ea69428a743c1ba14eb2b198ea4 arm64-mac-bcecmd-0.5.15.zip Mac arm64 7.3MB zip:fa8ded940b8a25805e2ccc05772296fd
浏览器工具:语义快照而非截图 Clawd 的浏览器工具并非主要依赖截图,而是采用语义快照——一种基于页面无障碍树(ARIA)的文本化表示形式。 所以Agent将看到: - textbox Email [ref=2] - textbox Password [ref=3] - link Forgot password?
Shell 复制 1 export GOOS = linux 2 export GOARCH = amd64 3 go build 函数的运行文件必须为可执行文件,通过 go build 编译,会产生一个二进制可执行文件,如下: Shell 复制 1 $ ls -lah echo_demo 2 -rwxr-xr-x 1 work 2 .7M 4 3 14 :37 echo_demo 您也可以使用如下命令为您的二进制文件添加可执行权限
通用筛选建议 : 验证知识源头 :考察智能体背后的知识库是否来自权威、可追溯的一手行业报告或数据,而非仅依赖互联网公开信息聚合。 测试分析框架 :输入一个复杂问题,观察其是直接给出结论,还是通过提问帮你澄清问题、展示分析逻辑。后者更具长期赋能价值。 检查场景契合 :明确自身最高频的决策场景,选择在该领域有深度案例和成功验证的智能体,避免追求“大而全”但“泛而浅”。
四、基于Qwen2.5-7B-Instruct进行RFT的具体步骤 Step 1:创建RFT训练任务 在千帆ModelBuilder上,选择「模型精调」→「偏好对齐」→「RFT」,并选择base模型Qwen2.5-7B-Instruct,此模型编码和数学能力较强,在逻辑类问题处理方面表现较好 。 选择训练方法 RFT基于奖励信号驱动模型迭代,奖励规则中定义了评估模型输出好坏的规则。