AI 工业质检异常分析的多智能体案例
- 2026-06-11
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场景 客户反馈： “模型最近漏检比较多，请帮我分析原因并给出处理方案。” 多智能体分工： 现场信息分析 Agent 分析光源、相机角度、曝光、工件位置等现场因素。 数据集分析 Agent 分析样本数量、标注质量、正常/异常样本比例。 模型分析 Agent 分析模型版本、阈值、误检/漏检、是否过拟合。
LangGraph 多智能体架构模式
- 2026-06-10
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除了 Supervisor（督导者）模式，LangGraph 还支持以下几种主流架构模式： 1. 🔄 Network（网络/对等）模式 Agent A ←→ Agent B ←→ Agent C
↕ ↕
Agent D ←→ Agent E
特点：每个 Agen
深度学习核心技术解析：注意力机制、残差连接、层归一化与Adam优化器
- 2026-06-10
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前言 在过去十年间，深度学习领域经历了一场前所未有的技术革命。从图像识别到自然语言处理，从语音合成到多模态大模型，深度神经网络在几乎所有人工智能应用场景中都展现出了令人惊叹的能力。然而，这些辉煌成就的背后，是无数研究者对底层技术的精心打磨与持续创新。 在众多深度学习的核心技术中，有四项发明尤为关键，