NumPy

GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架，Google称其为为结合了修改版本的Autograd（通过函数微分自动获得梯度函数）和TensorFlow的XLA（加速线性代数）。该框架的设计尽可能遵循NumPy的结构和工作流程，并与TensorFlow和PyTorch等各种现有框架协同工作。JAX的主要功能是包括：grad：自动微分jit：编译vmap：自动矢量化pmap：SPMD编程

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。

无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台，专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁，推动AGI（通用人工智能）时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案，支持超过20个主流模型和10余种计算卡，实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台：提供从算力、模型到应用的一站式服务，包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化：对十余种国产AI芯片全面适配，通过算法和编译优化，实现性能提升50%~200%，并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型：全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据，支持中文和英文语音输入，实现模态间的自由切换，并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台（AIStudio）：面向机器学习开发者，提供开发机、任务等功能的企业级开发平台，支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台：提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力，以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台（模型即服务，Model as a Service）：提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API，并集成模型与应用结合的最佳实践，提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台：全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台，具备万卡扩展性，支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案：提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案，实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址：cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理：基于语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。智能家居控制：通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。AI模组与终端融合：通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品，将大模型能力带入到各种终端设备。

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免费开源的深度学习框架

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。

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。

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。