一、背景介绍 ReAct全称是"Reasoning and Acting"，可以翻译成“推理与行动”。它来自一篇于 2023 年 ICLR 会议上发表的会议论文https://arxiv.org/pdf/2210.03629 ，ReAct相关的简介可在此查看https://react-lm.github.io/。 在ReAct提出之前，大家都只是将推理与行动分开来进行研究，比如推理方面就是提升LL

一、论文公开链接 https://arxiv.org/pdf/2305.10601

一、论文公开链接 https://arxiv.org/pdf/2203.11171

一、背景与环境信息 官方部署文档： https://github.com/coze-dev https://github.com/coze-dev/coze-loop 服务器信息： 主机名 IP 操作系统 规格 GPU情况 备注 ksp-registry 172.20.0.22 Ubuntu 20.04.3 LTS 12c20g+300G NVIDIA A40*1

一、背景与目的 大概写一下coze开源了哪些能力，对比闭源版本有什么区别 二、coze开源功能 以下如果没有特别说明，coze就是指其商业版，coze-studio或coze开源版就是其coze目前开源的版本。coze-loop是跟coze-studio一起开源的项目。 首次整理时间：2025年8月21日 在线表格文档链接： https://www.kdocs.cn/l/ct6EtjXCJZbO

一、背景与介绍 深势科技（DeePTech）是一家将人工智能和物理模拟相结合，专注于解决复杂科学计算问题的科技公司，其技术应用涵盖分子模拟、材料科学、药物发现等多个领域。通过提升物理模拟效率，深势科技旨在加速科研进程，促进科学与工业的融合 。 二、试用玻尔 玻尔官网：https://www.bohrium.com/ Bohrium（玻尔） 应用，是一款面向科研人员的 AI 驱动研究平台，致力于在科

一、背景与环境信息 官方部署文档： https://github.com/coze-dev https://github.com/coze-dev/coze-studio 服务器信息： 主机名 IP 操作系统 规格 GPU情况 备注 ksp-registry 172.20.0.22 Ubuntu 20.04.3 LTS 12c20g+300G NVIDIA A40*1

一、背景 我有一个amd64构架的物理服务器，规格是64c核心、128G内存，磁盘空间充足。上面安装有一个NVIDIA A40 GPU，显存是46G左右。 我在此服务器上安装了Ubuntu 20.04.3 LTS操作系统，然后安装ollama与fastGPT 4.8.16，ollama是二进制形式部署的，fastGPT是通过docker-compose方式部署的，其中ollama拉取了qwen2.

一、向量概念 二、向量的运算 点积 \[ \begin{aligned} & 对于两个向量 \mathbf{a}=[a_1,a_2,…,a_n]和 \mathbf{b}=[b_1,b_2,…,b_n]，点积为：\\ & \mathbf{a}·\mathbf{b}=\sum_{i=1}^n(a_ib_i)=a_1b_1+a_2b_2+...+a_nb_n \end{aligned}

第6章 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}, yi∈{-1, +1}，分类学习就是要基于训练样本集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但在实际划分时，这样划分超平面可能是会很多个，我们应该在这些可能存在的多个划分超平面中找到一个“最优”的，那如何找到它？ 这个最优的划分超平面应该具有如下特