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如何建立网站后台程序,网页升级转跳大通知,365做网站,做企业网站支付功能12月19日#xff0c;火山引擎 2025 冬季 FORCE 原动力大会开发者专场论坛举办#xff0c;众多技术负责人、开发者与企业代表汇聚#xff0c;共同围绕“如何构建一个更好用的 AI 应用”议题#xff0c;分享技术干货。 下一代 Agent 应用该是什么样的#xff1f;火山方舟通过…12月19日火山引擎 2025 冬季 FORCE 原动力大会开发者专场论坛举办众多技术负责人、开发者与企业代表汇聚共同围绕“如何构建一个更好用的 AI 应用”议题分享技术干货。下一代 Agent 应用该是什么样的火山方舟通过 Responses API、Serverless RL 平台及火山 Viking 三大核心产品为企业构建出了具备长期记忆、自主进化和复杂任务执行能力的完整 Agent助力开发者将更智能、更懂业务、更具价值的 Agent 应用带入千行百业。快速构建Responses API 让 Agent 落地更简单当前多模态模型的统一以及多模态模型 API 的标准化正成为行业发展的重要趋势。火山方舟 Responses API正以两大核心能力帮助开发者轻松构建复杂 Agent原生上下文管理能力支持多轮对话链式管理可以自动维护对话历史文本、图像、混合模态数据均可无缝衔接无需开发者手动拼接与存储能够缓存能力对命中缓存的上下文 tokens 提供大幅折扣降低延迟与成本。在典型场景中整体成本降幅最高可达80%。自主选择调用工具能力用户只需发起单次请求即可实现多个内置工具、自定义函数和多轮模型组合响应解决复杂 Agent 任务。目前已有多个行业企业通过 Responses API 落地 Agent 应用。在电商领域齐心集团基于 Responses API 构建商品智能运营平台通过调用 API 的智能审核能力使商品上架效率提升80%错漏率从15%降至2%在教育行业高途教育依托 Responses API 打造出教学与运营一体的应用体系对外为学生提供智能答疑等流畅体验对内快速实现客服质检等运营提效形成完整的智能服务闭环。开发者模式上线提供透明 Agent 构建环境除了高效易用的 API更易用的工具调用链路也被广大开发者关注。 当前火山方舟体验中心已上线**「开发者模式」** 。这是一个可对话、可调试、可追踪的 Agent 构建环境。对于广大开发者来说大家可以用自然语言完成复杂任务的构建快速验证 Agent 的多轮逻辑和行为表现。更关键的是每一轮请求都会生成一个工具调用的节点开发者可以看到这个节点对应的变化。该模式具备三个关键亮点低门槛构建无需编写复杂的流程编排代码像书写自然语言指令Prompt一样即可实现工具调用与任务执行链路透明每一次请求、每一个工具调用及中间结果均以清晰的节点化链条呈现让 Agent 的决策路径真正可视化原生记忆依托 Responses API 的原生上下文管理能力开发者无需手动同步状态就能构建多轮复杂任务拆解大幅降低调试成本。大幅降低调试成本。方舟体验中心开发者模式已面向开发者进行邀测欢迎前来体验。持续进化强化学习让 Agent 自主探索今年以来大模型训练加速普及使用者越来越多。从2024年10月开源到现在火山引擎 veRL 越来越活跃很多用户都选择通过 veRL 用来训练自己的模型。veRL 采用混合控制器架构能够灵活支持不同强化学习算法高效利用显存并集成主流训练与推理框架支持大规模模型训练。veRL 具有以下主要特点混合控制器架构同时包含集中式单控制器和分布式多控制器可灵活适配 PPO、GRPO 等不同算法的训练流程实现高效的任务调度与编排。高效显存管理通过 offload 机制在训练和推理间动态切换显存支持更大模型的训练。广泛框架集成训练侧集成 FSDP、Megatron 等框架推理侧支持 vLLM、SGlang 等主流引擎。弹性部署能力支持多机多卡灵活映射可弹性扩展计算资源。模型兼容性强支持 Qwen、DeepSeek 等主流模型系列包括超大参数 MOE 模型。迈向智能体强化学习阶段veRL 进一步强化功能从模型本身向训练智能体转换。目前Agent 应用很丰富但真正能够融入企业核心业务的 Agent 的还不多。大部分 AI 系统是静态的难以随着用户数据增长去自发地进化和提升。当 Agent 加速融入现实世界强化学习的重要性日益凸显。但对于大多数企业和开发者而言独立构建和部署强化学习系统难度较大企业需要考虑底层资源、算法框架、环境、工程构件等诸多复杂的问题。基于veRL开源框架火山方舟上线 Serverless RL 平台通过四大核心优势向企业提供更低门槛的强化学习体验无需关注资源配置通过平台即可快速启动强化学习流程支持业务逻辑灵活自定义可无缝插入训练流程支持行为轨迹观测能够持续优化算法效果可无缝衔接方舟推理链路支持训练产物一键上线推理火山方舟为用户提供高效易用的强化学习平台是让企业和开发者把精力放在业务逻辑上复杂的工程问题则全部留给火山方舟。更懂业务Viking 让 Agent 持续创造价值让 Agent 在业务中真正发挥价值的第三个方向是做好上下文理解以及与企业核心业务的整合让 Agent 真正变成企业的生产力。火山引擎 Viking 团队在 AI 基础设施层构建了 Viking DB 与 Embedding 模型和 Rerank 模型在上下文生产与供给层构建了知识库与记忆库系统化解决 Agent 在感知、记忆、行动等环节所需的上下文支持问题。首先是构造“企业知识大脑”VikingDB 向量数据库升级了递进式的信息检索方式首先向量相似度会将所有“可能相关”的结果尽可能召回接下来向量数据库会结合大模型ranking算法 对召回结果做出更细的判断和排序并将否定、比较等复杂逻辑纳入考量最终把最符合指令的结果排到前面。而在 VikingDB 向量数据库背后是豆包 Embedding 模型与 Rerank 模型做能力支撑。在第一阶段豆包 Embedding 模型带来了更好的全模态检索能力能更准确地对图像和视频素材进行理解和语义检索在第二阶段豆包 Rerank 模型则承担起排序工作更精准理解用户模糊的意图与复杂逻辑比如否定、比较等进行更有效的排序让后续的 LLM / VLM 更加轻松地去做理解与生成。二者相辅相成共同支撑起 VikingDB 的领先能力。其次是让智能体拥有“长期工作记忆”记忆能力与个性化体验是每个 AI 应用创造长期价值的重要因素。火山方舟通过 Viking 记忆库为广大企业提供记忆能力。在记忆能力上Viking 记忆库不仅能记住纯文本内容还能记住图文模态的内容在性能上Viking 记忆库通过抽取策略能在保留关键记忆片段的基础上进行高度压缩并在对话中针对性地进行召回不仅节省 tokens 消耗还能实现更精准的个性化交互。**最终当 Viking 将当知识库与记忆库深度融合时能发挥112的效果为大模型开发提供更高质量的上下文内容。**用户在对话过程中上传的图片、视频、文档等信息一方面可以被精准解析成知识让大模型来参考回答另一方面也可以提炼出有价值的用户记忆与任务记忆实现更加个性化的交互体验。实践方面火山引擎正在积极与各行业企业展开深入合作。比如在具身智能这一前沿领域英伟达将 Omniverse 与 Isaac Sim 仿真平台集成至火山引擎云上Isaac Sim 5.0通过开源核心、引入神经重建与物理引擎升级显著提升仿真真实性与数据生成能力全面支持端到端的机器人训练有效加速智能体在物理世界中的学习与落地进程。为进一步降低使用门槛火山方舟全面升级“协作奖励计划”向认证企业用户提供每日500万免费 tokens向个人用户提供每日200万免费 tokens且每个模型均可单独领取帮助企业与开发者构建更智能、更懂业务、更具价值的下一代 Agent 应用。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取