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Cody是一款企业AI代码助手，它超越了提升个人开发者生产力的范畴，能够借助人工智能帮助企业大规模实现代码的一致性与高质量。众多优秀的软件团队都信赖它。

文心智能体平台是什么文心智能体平台（原灵境矩阵）是百度推出的基于文心大模型的智能体构建平台，允许开发者通过零代码或低代码的方式，利用自然语言交互快速创建智能体。该平台旨在降低技术门槛，使得普通用户也能成为智能体开发者，进而推动智能体技术的广泛应用和创新。通过整合百度的搜索、硬件、内容等资源，文心智能体平台为开发者提供了从开发到分发、运营乃至变现的一体化解决方案，致力于打造一个人人可参与、共享收益的智能体生态系统。文心智能体平台的主要功能零代码/低代码开发：提供简便的开发环境，使得即使没有编程背景的用户也能通过自然语言交互创建智能体。多场景应用：支持开发者根据不同的应用场景和需求，打造适合的智能体，如内容创作、学习辅助、商业服务等。百度生态矩阵分发：智能体可以通过百度搜索、小度智能硬件、文心一言等多个平台进行分发，拓宽智能体的应用范围。一体化赋能：实现从开发、分发到运营和变现的全链条服务，帮助开发者更高效地推广和商业化他们的智能体。丰富的开发者社区：汇聚了大量开发者，共同构建了一个活跃的智能体生态圈，促进知识共享和技术交流。商业通路搭建：百度致力于建立一个普惠的商业模式，让每一个开发者和用户都能从智能体生态中获益。智能体多样化：支持创建各种类型的智能体，包括文旅类、知识类、创作类、学习类和娱乐类等。AI原生应用：利用文心大模型的加持，智能体能够提供更加个性化和智能化的服务，满足用户在工作、生活中的多样化需求。如何使用文心智能体平台创建智能体访问文心智能体平台的官网（agents.baidu.com），点击登录输入你的百度账号登录，登录成功后将进入智能体体验中心点击创建智能体，选择创建方式（零代码或低代码）以零代码为例，输入智能体名称和设定，然后点击立即创建等待智能体自动初始化生成，然后可修改基础设置（如名称、简介、指令、开场白、引导示例等）还可以在高级配置设置知识库、数字形象、声音、调用工具等设置完成后点击发布即可文心智能体平台的适用人群开发者：希望通过编程或无代码方式开发智能体的软件工程师和技术人员。创业者：寻找新的商业模式和创新点的创业者，可以利用智能体平台快速实现AI产品原型。企业用户：希望将AI技术应用于商业运营、提升客户服务、优化内部流程的企业。教育工作者和学生：利用智能体进行教学辅助、学习辅导或研究项目的学生和教师。内容创作者：需要智能体辅助内容生成、编辑和发布的作家、记者、博主等。普通用户：对AI技术感兴趣，希望创建个人智能助手来提升生活和工作效率的普通用户。电子商务商家：利用智能体进行24/7在线客服、产品推荐、自动交易等。技术开发爱好者：对AI和机器学习有兴趣，希望通过实践学习技术知识的技术爱好者。

Anakin.ai是什么Anakin.ai 是一个一站式无代码 AI 应用构建平台，用户只需一分钟即可快速创建一个属于自己的 AI 应用，包括内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能 Agent、自动化工作流、自定义 AI 应用等，帮助即使没有编程或技术背景的用户也能够利用AI技术来增强工作效率和创造力。Anakin.ai的主要功能内容生成：用户可以利用平台的AI模型生成文本、图像、视频和语音内容，包括使用GPT系列模型进行文本生成，以及使用Stable Diffusion、DALL·E等模型进行图像创作。预构建应用：Anakin.ai提供了超过1000个预构建的AI应用，覆盖了内容生成、问题回答、文档搜索等多个领域，用户可以直接使用这些应用或根据需要进行定制。自动化工作流：Anakin.ai允许用户创建自动化的工作流程，以简化和加速日常任务。工作流可以集成多种AI模型和外部API，以执行复杂的数据处理和分析任务。自定义AI应用：平台提供了一个无代码的AI应用构建器，用户可以通过简单的拖放界面来创建和定制自己的AI应用，以满足特定的业务需求。智能体（Auto Agents）：用户可以构建智能体来自动执行复杂的任务，Agents可以在配置后自动处理和解决用户指定的任务。批量操作：Anakin.ai支持批量处理功能，用户可以对大量数据执行相同的操作，如内容生成、数据分类、信息提取等。聊天机器人：平台提供了聊天机器人的创建和训练工具，用户可以根据自己的数据训练聊天机器人，并将其部署到现有的工具和服务中Anakin.ai的产品价格免费版：每天免费提供30的使用额度，可访问所有的基本功能、批量运行有限、每次生成仅限1张图像基础版：每月12.9美元（年付折合9.9美元），每月提供9000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像专业版：每月24.9美元（年付折合19.9美元），每月提供19000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像高级版：每月45.9美元（年付折合39.9美元），每月提供39000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口，Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型，并针对中文开发场景进行了专门的优化。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

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。

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机（JVM）为目标，以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发，并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练，Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成，可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类，该类允许在Java和Scala中进行科学计算，与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库，用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型，这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。