人工智能实训结题报告:B4 Agent LLM决策模块 —— 从架构设计到五维进阶
综合实训Ⅱ阶段个人结题技术报告。B4 LLM决策模块完整记录:双保险Prompt策略、三层级联容错解析、五项进阶功能(多工具并发、Plan-and-Execute、模型切换、Schema传参对比、批量基准测试),Qwen3.5-4B实测6/6成功率100%。包含系统架构图、核心代码、性能评估与实训心得。
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综合实训Ⅱ阶段个人结题技术报告。B4 LLM决策模块完整记录:双保险Prompt策略、三层级联容错解析、五项进阶功能(多工具并发、Plan-and-Execute、模型切换、Schema传参对比、批量基准测试),Qwen3.5-4B实测6/6成功率100%。包含系统架构图、核心代码、性能评估与实训心得。
B4 Agent LLM 决策模块验收讲解。包含基础功能实现、模块间协作关系、以及全部5项进阶要求的完整实践记录:多工具并发、Plan-and-Execute、模型切换、传参方式对比、批量基准测试。附 Mermaid 架构图和测试数据统计。
Week3 人工智能专业的 Poster 展示,满墙英文术语完全看不懂,专心当学术蝗虫蹭吃蹭喝
第一次做学术 Poster 报告——从入场准备到交流问答再到颁奖,记录这场与 PPT 演讲截然不同的路演体验。
在Qwen3.5-4B上实现单轮多工具并发调用、Plan-and-Execute计划执行、模型动态切换、tools_schema传参方式对比,以及批量成功率统计的完整实战记录。从"choose exactly one tool"到"zero, one, or multiple"的prompt进化之路,83.3%成功率背后的小模型调教心得。
人工智能实训Day4 Proposal:B4 Agent LLM决策模块设计文档,包括Prompt双保险策略、三层输出解析、AIMessage互斥约束等技术方案,解决4B小模型稳定执行工具调用决策的问题。
人工智能实训Day3笔记:使用Qwen3-1.7B和AutoGen框架实现Agent智能体,包括基础工具调用、多Skill销售数据分析、GSM8K批量推理与知识库问答自修复。
人工智能实训Day2笔记:使用LLaMA-Factory对Qwen1.5-0.5B-Chat进行SFT监督微调(GSM8K)与DPO直接偏好优化(Math-Step-DPO-10K),包括CoT推理增强与β参数敏感性分析。
人工智能实训预备课笔记:认识 Linux 与 Ubuntu 的差异,使用 VS Code Remote-SSH 连接 Ubuntu 服务器,安装 Miniconda 并创建 ai_infer 环境,为后续模型推理实验做准备。