DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型评测
大模型列表
大模型对比
资源中心
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
  1. 首页/
  2. 博客/
  3. 标签:大模型应用技术
标签

「大模型应用技术」相关文章

汇总「大模型应用技术」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记,持续更新。

标签:#大模型应用技术
大模型工具使用的三次进化:从 Function Calling 到程序化编排

大模型工具使用的三次进化:从 Function Calling 到程序化编排

本文系统梳理了大模型工具使用(Tool Use)的三个演进阶段:循环式工具选择(Function Calling)、计划驱动执行(Plan-then-Execute)和程序化工具编排(Programmatic Tool Calling)。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式,到支持并行调度的计划-执行范式,再到最新的代码驱动编排方式,工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。

2026/01/08 22:08:57513
#AIAgent#FunctionCalling

专题合集

RAG(检索增强生成)Long Context 长上下文AI Agent 实践

最热博客

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

今日推荐

  • Google发布全新Gemini 2.5 Flash Lite:极致速度与性价比的轻量级新选择,实测生成速度最高可超过400 tokens/每秒,能力喜人!堪称甜品级大模型!
  • 关于算法的时间复杂度的简单理解
  • 机器学习(人工智能)在工业中应用步骤入门
  • 关于机器学习理论和实践的信息图
  • 在 API 和 ChatGPT 之间迷路?GPT-5.1、GPT-5.1-Chat、GPT-5.1 Instant 的真正区别解释(DataLearnerAI)
  • TensorRT-LLM:英伟达推出的专为提升大模型推理速度优化的全新框架
  • 超级链接a标签的三个属性
  • 来自Microsoft Build 2023:大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解