Keras

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。

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

SkyAgents是什么SkyAgents 是昆仑万维推出的 AI Agent 开发平台，基于昆仑万维的「天工大模型」，具备自主学习和独立思考的能力。用户可以通过自然语言和简单的操作，无需编码，快速构建个性化的 AI Agents，完成包括行业研究、单据填写、商标设计等在内的多种私人定制需求。企业用户也可以将 SkyAgents 能力拼装成企业 IT、智能客服、企业培训等个性化应用，支持一键服务部署。SkyAgents 的特点包括模块化任务处理、个性化定制、第三方工具调用等，降低大模型技术的应用门槛，推动 AI 技术的广泛应用。SkyAgents的主要功能零代码构建 AI Agents：SkyAgents 支持用户通过自然语言和简单的操作来构建 AI Agents，无需编程知识，非专业用户也能轻松上手。模块化任务处理：平台将 AI 任务进行了高度模块化，用户可以将不同任务分解为多个模块，通过操作系统模块的方式实现执行。个性化定制：用户可以根据自己的需求进行个性化定制，无论是个人用户还是企业用户，可以通过简单的自然语言操作快速部署属于自己的 AI 助手。企业级应用与一键部署：企业用户可以将 SkyAgents 的能力按需拼装成企业 IT、智能客服、企业培训、HR、法律顾问等个性化的应用，支持一键服务部署。知识库构建与大规模数据导入：SkyAgents 支持导入多种格式和来源的数据和知识，为 AI Agents 提供更全面、更准确的信息支持。第三方工具调用：平台支持第三方工具的调用，使 AI Agents 可以轻松调用各类工具，如票务平台、电子支付等，为用户提供更加便捷的服务。个性化 AI Agents 一键分享：用户可以轻松创建自己的 AI 伴侣、有缘机伴或暖心家园等个性化应用，通过链接的方式分享给其他人。智能对话与信息处理：SkyAgents 提供智能对话模块，可以通过大语言模型进行处理并回复给用户指定内容。同时，包括信息加工、信息提取、信息分类等模块，实现复杂的信息处理任务。高性能大模型支持：SkyAgents 基于昆仑万维的天工大模型，具备自主学习和独立思考能力，能理解用户指令，自主分析环境，做出合理的决策和行动。如何使用SkyAgents访问平台：打开浏览器，访问 SkyAgents 的官方网站：天工 AI 助手。注册/登录：新用户，需要注册一个账户。点击“短信登录”或“账号登录”，按照提示完成注册流程。已经注册，直接使用账号和密码登录。创建新的 AI Agent：登录后，看到创建新 Agent 的入口。点击创建新 Agent，进入构建页面。选择模板或自定义：SkyAgents 提供了多种示例模板，可以选择一个适合需求的模板快速开始。如果有特定的需求，可以选择自定义模块来构建 Agent。配置 Agent：在构建页面，可以通过拖拽和配置模块来设计 Agent 的工作流程。设置必要的参数，如对话模型选择、温度（控制回复的创意性）、回复字数上限等。知识库配置：如果Agent需要使用知识库，可配置知识库相似度和单次搜索上限，控制搜索结果的相关性和数量。模块排布与设计：按照信息流转的顺序进行模块排布，确保 Agents 顺利运行。进行多次调试以满足需求，注意模块的必填信息与核心配置。测试 Agent：在构建完成后，测试 Agent 确保按照预期工作。根据测试结果调整配置和参数，优化 Agent 性能。发布和使用：Agent 测试无误，立即发布，可以将 Agent 一键分享给其他人。SkyAgents的应用场景客户服务：用SkyAgents构建智能客服机器人，自动回答用户的常见问题，提高客户满意度和服务质量。个人助理：创建个人助理 Agent，帮助用户管理日程、提醒重要事件、搜索信息等，提高个人效率。企业自动化：在企业中，SkyAgents可以用来自动化各种工作流程，如订单处理、库存管理、数据分析等，减少人工干预，提高工作效率。教育和培训：开发教育 Agent，提供个性化的学习建议、课程内容和学习资源，增强学习体验。市场研究：用SkyAgents收集和分析市场数据，生成行业报告，帮助企业做出更明智的商业决策。内容创作：用SkyAgents生成文章、设计草图、创作音乐等，辅助创意工作。

Python科学计算必备的包

CodeFuse支付宝团队打造的人机协同的软件研发新范式，AI赋能企业研发效能。

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Coze是字节跳动推出的零代码 AI 应用开发平台，可以理解为字节跳动版的GPTs。无论用户是否有编程经验，都可以通过该平台快速创建各种类型的聊天机器人、智能体、AI应用和插件，并将其部署在社交平台和即时聊天应用程序中，如Discord、WhatsApp、Twitter、飞书、微信公众号、豆包等。目前Coze平台上拥有海量AI智能体，图文、音视频生成等各个领域全覆盖，完全免费使用。Coze国际版（coze.com）提供的是基于OpenAI GPT-4和GPT-3.5的API来创建和使用AI聊天机器人，并未使用自研的云雀大模型。如同此前推出的聊天机器人豆包国际版为Cici，字节也推出了一个国内版本的Coze扣子（coze.cn），采用了豆包大模型，允许用户自主创建自定义聊天机器人。2025年4月18日，字节跳动推出通用型 AI Agent，集成MCP扩展插件 ：扣子空间Coze的主要功能丰富的插件工具：该平台目前包含 60 多个不同的插件，包括新闻阅读、旅行计划、生产力工具、图像理解 API 和多模态模型知识库调取和管理：Coze提供易于使用的知识库功能，使 AI 能够与用户自己的数据（如PDF、网页文本）进行交互。可以存储和管理知识中的数据长期记忆能力：提供便捷的数据库存储能力，可以让 AI 机器人持久记住对话中的关键参数或内容定时计划任务：通过计划任务功能，用户可以使用自然语言轻松创建复杂的任务，创建好的机器人会准时发送相应的消息内容。工作流程自动化：轻松创建一个工作流程将创意想法转换为机器人技能，如收集电影评论、起草行业研究报告等预览和调试：机器人开发完成后，可以发送消息来查看机器人的响应，并根据知识搜索结果和工具响应来排查问题如何使用Coze创建机器人访问Coze的官网（coze.cn），点击Get started登录/注册账号选择侧边栏的Bots菜单，点击Create bot，然后添加机器人Logo、名称、描述信息然后在Persona & Prompt输入框中输入机器人角色和提示词，右侧可预览和调试输出信息测试无误后可点击右上角的Publish发布创建好的机器人Coze的适用人群开发人员：专注于为特定任务调整AI模型和提示词，而不是花费大量时间进行初始开发企业公司：通过将AI机器人集成到内部程序如客户支持系统、内容创作工具和推荐引擎中，开发创新的应用和服务研究人员：利用该平台作为实验工具进行各种研究任务，探索自然语言生成和理解AI爱好者：免费的GPT API，创建自定义机器人用于日常生活、学习和工作中常见问题Coze支持哪些大模型？Coze国际版目前支持通过GPT-3.5和GPT-4模型来构建AI机器人，国内版基于豆包大模型。Coze是免费的吗？Coze目前是免费向用户开放的，同时提供了部分增值服务。Coze创建的机器人可以发布到哪些平台？Coze目前支持将创建好的机器人发布到Discord和Cici，后续将支持WhatsApp和Twitter。

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。