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如何使用 Python 和 Ollama 构建 CLI 代理

How to Build CLI Agents with Python & Ollama

使用 Ollama 运行 OpenClaw

Running OpenClaw with Ollama

本文涵盖了从零到在 Telegram 上运行私人研究助理的完整路径,包括正确配置上下文长度、连接通道、启用 Web 搜索以及在 Docker 中无头部署。

OneAdvanced 如何在英国主权 AWS 上部署 50 多个人工智能代理

How OneAdvanced deployed over 50 AI agents on UK-sovereign AWS

了解英国企业软件提供商 OneAdvanced 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上自托管 Llama 4 Maverick 和 Llama Guard 4、在 pgvector 上使用 RAG 管道以及在 Amazon ECS 上使用 Strands Agents SDK 构建的 50 多个代理来构建英国主权 AI 平台。

与本地法学硕士构建多模式工作流程

Building Multimodal Workflows with a Local LLM

使用 Gemma 4 和 Ollama 进行图像输入和结构化输出The post Building Multimodal Workflows with a Local LLM 首先出现在 Towards Data Science 上。

澳大利亚无人机制造商在墨尔本新建工厂扩大规模

Australian drone manufacturer scales up with new Melbourne facility

澳大利亚无人机公司 Freespace Operations 在墨尔本 Tullamarine 开设了一家新制造工厂,以支持其未来发展。该设施将使公司能够设计、制造、测试和[...]

极其简单的自蒸馏改进了代码生成

Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation

大型语言模型 (LLM) 能否在没有验证器、教师模型或强化学习的情况下仅使用其自己的原始输出来改进代码生成?我们通过简单自蒸馏(SSD)给出肯定的答案:从具有特定温度和截断配置的模型中抽取样本解决方案,然后使用标准监督微调对这些样本进行微调。 SSD 在 LiveCodeBench v6 上将 Qwen3-30B-Instruct 从 42.4% 提高到 55.3% pa​​ss@1,收益主要集中在更难的问题上,并且它在 4B、8B 和 30B 规模的 Qwen 和 Llama 模型上进行了推广,包括......