PyTorch

Vercel AI SDK是前端网站开发和托管平台及Next.js开发团队「Vercel」推出的，用于快速构建AI聊天机器人网站应用程序的开发套件，可以帮助开发人员使用JavaScript和TypeScript构建对话式的AI用户界面。Vercel AI SDK的特性支持React/Next.js、Svelte/SvelteKit和Vue/Nuxt等前端框架，以及Node.js、Serverless和Edge Runtime内置各种AI模型的适配器，支持LangChain、OpenAI、Anthropic和Hugging Face等提供的大语言模型提供交互式在线提示playground（sdk.vercel.ai），其中包含20个开源和云LLM。可以实时展示不同对话模型的聊天界面，并且可以快速生成代码。提供多个AI聊天机器人的模板和示例，你可以克隆/复制Vercel提供的基于不同框架和模型开发的AI聊天机器人的初始模板如何使用Vercel AI SDK前提条件需要在电脑上安装Node.js 18+版本，如果要开发基于OpenAI的GPT聊天机器人，需要获得OpenAI API密钥使用Next.js（pnpm dlx create-next-app my-ai-app）或者Svelte（pnpm create svelte@latest my-ai-app）等框架创建一个全新的项目，并定位到创建好的目录（cd my-ai-app）安装依赖项，pnpm install ai openai-edge配置 OpenAI API 密钥，.env.local在项目根目录中创建一个文件并添加您的 OpenAI API 密钥创建API路由并连接UI，完成后使用pnpm run dev运行启动应用程序

Windsurf，专业AI编程工具，智能辅助编码，加速软件开发进程。

科大讯飞推出了一款名为iFlyCode的先进编程助手，它是一项革命性的技术产品，基于科大讯飞的星火认知大模型构建而成。

言犀智能体平台是什么言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。言犀智能体平台的主要功能接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。如何使用言犀智能体平台注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。

Python机器学习库

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。

魔乐社区是什么魔乐社区（Modelers）是天翼云与华为联合推出的AI开发者社区，提供TDMA（工具链、数据集、模型、应用）的托管展示服务和支撑系统。魔乐社区汇聚AI产业链资源，依托理事会成员单位，吸引开发者共同推动AI发展，解决行业难题，促进生态繁荣。社区提供免费算力，方便用户体验AI模型和应用效果。魔乐社区的主要功能模型托管与管理：提供模型库，用户能托管和分享用于自然语言处理、视觉和音频任务的AI模型。数据集托管：托管用在各种AI任务的数据集，包括翻译、语音识别和图像分类等，供训练、评估和测试使用。体验空间：提供机器学习和深度学习算法的应用案例，支持用户在浏览器中直接体验模型的交互式应用程序。Git仓库服务：托管基于Git的仓库，支持用户和组织协作开发模型和代码。工具套件集成：集成openMind Library和openMind Hub Client等工具套件，方便模型开发和管理。如何使用魔乐社区注册和登录：访问魔乐社区官方网站。按照提示完成登录和注册。 获取模型访问模型库，获取平台上所有公开的模型。根据模型标签或任务筛选所需的模型。以PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat模型为例，筛选或搜索找到模型。点击模型卡片，进入模型详情页，查看模型介绍和操作指导。根据模型详情页的指引，在线体验模型效果或下载模型文件。参考环境安装文档进行详细安装步骤。浏览和使用更多社区资源数据集：访问和下载用于AI训练的数据集。体验空间：用社区提供的在线环境进行模型测试和应用开发。参与社区活动课程和研讨：参与社区提供的课程和研讨交流。竞赛和挑战：参加社区举办的AI竞赛和巅峰挑战。使用工具链：安装和使用社区提供的工具链，进行模型开发和推理。贡献和分享：分享模型和应用：在社区中分享自己的AI模型和应用。反馈和建议：基于社区的帮助中心提供反馈和建议。魔乐社区的应用场景智能客服系统：开发能理解用户查询，提供即时响应的聊天机器人。自动驾驶汽车：基于计算机视觉技术识别道路标志、行人和障碍物，提高驾驶安全性。健康监测应用：分析穿戴设备收集的数据，监测用户健康状况并提供健康建议。个性化推荐系统：在电商网站或流媒体服务中，根据用户行为和偏好推荐商品或内容。智能语音助手：创建能理解和执行语音命令的虚拟助手，如控制智能家居设备。

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API：MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API，与 Python API 非常相似。可组合的函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组仅在需要时才会具体化。动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观。多设备：可以在任何支持的设备（CPU 和 GPU）上运行。统一内存：MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型，阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行，无需移动数据。