02. 两分钟安装 Hermes Agent安装往往是劝退新手的第一个门槛但 Hermes Agent 的安装流程可能是你见过最省心的之一——一行命令两分钟所有依赖自动搞定。一行命令搞定无论你在什么平台上Hermes Agent 的安装逻辑都是一条命令解决一切# Linux / macOS / WSL2curl-fsSLhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh|bash# Windows 原生 PowerShell早期测试版iex(irmhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)# Android / Termux —— 和 Linux 完全相同的命令curl-fsSLhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh|bashWindows 用户需要特别说明Hermes Agent 现在支持原生 Windows 运行不需要 WSL。CLI、gateway、TUI 和工具都能原生工作和 WSL2 安装可以干净共存——原生数据在%LOCALAPPDATA%\hermesWSL 数据在~/.hermes互不干扰。唯一仅限 WSL2 的功能是 Dashboard 里的嵌入式 PTY 终端面板因为它依赖 POSIX 伪终端其余功能全部原生可用。安装程序替你做了什么很多人好奇一行命令背后到底发生了什么。答案是安装程序把所有脏活累活都包了。对于 Git 安装程序唯一的前置条件是系统里有 Git。除此之外的一切——uv快速 Python 包管理器、Python 3.11、Node.js v22用于浏览器自动化和 WhatsApp 桥接、ripgrep快速文件搜索、ffmpegTTS 音频格式转换——都会被自动检测并安装。你不需要手动装 Python、不需要配 Node 环境、不需要折腾依赖冲突。Windows 上的处理尤其细致如果系统里没有 Git安装程序会下载一个便携式的 PortableGit约 50MB解压到%LOCALAPPDATA%\hermes\git完全隔离不需要管理员权限也不会干扰任何已有的系统 Git 安装。如果出了问题删掉那个目录重新跑安装程序就行对系统零影响。为什么不用 winget官方的解释很实在当系统 Git 处于半损坏状态时而这恰恰是用户最需要安装程序正常工作的时候winget 会严重失败。便携式 Git 方案直接绕过了 winget、Windows 安装程序注册表和任何现有 Git更可靠。安装目录结构安装位置取决于你是普通用户还是 root安装方式代码位置hermes 二进制数据目录用户级git 安装程序~/.hermes/hermes-agent/~/.local/bin/hermes符号链接~/.hermes/Root 模式sudo/usr/local/lib/hermes-agent//usr/local/bin/hermes/root/.hermes/Root 模式采用标准 FHS 布局适合共享机器上一次安装服务所有用户。但要注意每个用户的个人配置认证、技能、会话仍然在各自的~/.hermes/下互不干扰。安装完成后重新加载 shell然后就可以开始聊天了source~/.bashrc# 或 source ~/.zshrchermes# 开始聊天如果之后需要调整单项配置有专门的命令hermes model# 选择 LLM 提供商和模型hermes tools# 配置启用的工具hermes gateway setup# 配置消息平台hermes configset# 设置单个配置项hermes setup# 完整设置向导一次性配所有最快的方式是用 Nous Portal一个订阅覆盖 300 模型加 Tool Gateway不用逐个管密钥hermes setup--portal遇到问题怎么办最常见的几个问题都有标准解法问题解决方案hermes: command not found重新加载 shellsource ~/.bashrc或检查 PATHAPI key not set运行hermes model配置 provider更新后配置丢失hermes config check然后hermes config migrate如果以上都没命中运行hermes doctor——它会告诉你确切缺什么、怎么修。这个命令是排障的第一选择比盲目翻文档高效得多。另外Hermes 会自动检测安装方式pip、git 安装程序、Homebrew 或 NixOShermes update会打印对应路径的更新命令不需要你记自己当初是怎么装的。Frequently Asked QuestionsQ我在 Windows 上已经装了 WSL2还需要装原生版本吗A不需要二选一两者可以干净共存。原生安装的数据在%LOCALAPPDATA%\hermesWSL 的数据在~/.hermes互不冲突。如果你主要在 PowerShell 环境工作、不需要 Dashboard 里的嵌入式终端面板原生版完全够用。如果你重度依赖 bash 工作流或者需要那个 PTY 终端面板那就用 WSL2。我的建议是先装你日常用得最多的那个不够了再加另一个没必要一开始就两个都配。Q安装程序自动装了那么多依赖会不会把我的系统搞乱A这个担心很正常但 Hermes 的安装策略其实相当克制。在 Linux/macOS 上它用的是隔离环境——uv 托管的独立解释器和 venv不碰系统 Python。Windows 上更彻底PortableGit 是完全自包含的不写注册表、不需要管理员权限。唯一可能需要 sudo 的是 Playwright 的--with-deps安装 Chromium 共享库而且安装程序会检测 sudo 是否可用不可用就自动降级。如果你实在不放心可以加--skip-browser跳过浏览器功能先跑起来再说。Q公司服务器上想用非 root 用户跑 Hermes有什么要注意的A这是生产环境很常见的场景官方有专门的分步方案。核心思路是分两步先用有 sudo 权限的管理员账号一次性装 Chromium 的系统库sudo npx playwright install-deps chromium然后切到非特权服务用户跑常规安装程序。安装程序会检测到没有 sudo自动跳过--with-deps把 Chromium 装到用户自己的 Playwright 缓存里。最后注意一点系统服务账号的 PATH 通常不包含~/.local/bin要么加到 profile 里要么做个符号链接到/usr/local/bin否则hermes命令找不到。跑一下hermes doctor验证就行。延伸阅读与交流本文涉及的Hermes Agent自进化智能体技术体系目前已有系统化的深度学习资源可供参考。中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室将于近期组织相关技术专题分享围绕本文讨论的AI原生架构、智能体工作流、自进化数据层等方向展开系统讲解。专题信息主题AI原生Hermes自进化智能体系统时间2026年8月22-23日形式线上直播内容方向AI原生架构 · Hermes智能体拆解 · 全栈扩展 · 智能自动化 · 产品级实战 · Context Engine · 自进化数据层分享嘉宾王老师GavinAgentic AI企业联合创始人兼CTO十余年硅谷AI系统工程经验。长期深耕NLP、强化学习、可控AI与智能体系统架构提出语言即控制Language as Control原创范式在RLHF、PPO、DPO、GRPO等方向有系统化工程实践推动智能体技术在社交媒体、医疗、金融、法律、教育等专业场景落地。技术交流联系人SamWeChatNLP_ChatGPT_LLMHermes Agent技术文档https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/2026年重磅喜讯 喜报热烈祝贺Gavin大咖人工智能领域经典著作《企业级ChatGPT AI大模型应用开发实战1000分钟视频》中国水利水电出版社发行上市!内容提要本书内容基于作者在硅谷 ChatGPT 项目及企业培训中的实战经验凝练而成重点介绍企业级 ChatGPT 开发的核心技术、案例研究及最佳实践。全书共 16 章分为基础篇和实战篇两大部分。基础篇介绍 ChatGPT 底层架构 Transformer 技术及源码实现、GPT 的内部机制及源码实现、GPT 系列模型原理与应用从 GPT-2 到 GPT-4 等内容。实战篇介绍基于 ChatGPT 的端到端语音聊天机器人项目实战企业级 ChatGPT 开发的三大核心内部机制及案例实战ChatGPT 插件的内部机制、源码及案例实战ChatGPT 提示词开发实战思维链及 ReAct 解析与实战提示词本质解析及评估实战与源码解析LangChain 大模型框架的七大核心组件及案例解析上、下LangChain 代理深入解析及源码解析AutoGPT 源码解析及综合案例实战使用 LangChain 构建问答聊天机器人案例实战构建基于大模型的自治代理案例Llama 2 模型与 LangChain 项目详解。书中每个知识点均配有相应的实现代码和实例。本书适合有一定 Python 基础的 ChatGPT 爱好者阅读主要面向从事大模型应用开发、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员高等院校相关专业的师生以及相关领域的科研人员。本书附赠丰富的学习资源具体如下①同步学习资源即 16 集同步教学视频视频时长共计约 1000 分钟②教师授课的辅助资源即 187 个案例知识点、15 个项目实战的全部源代码。前言在当今快速发展的科技时代人工智能artificial intelligenceAI技术正以惊人的速度改变着人们的生活和工作方式。在这个新时代的浪潮中大模型技术成为AI领域的一颗耀眼新星。ChatGPT作为大模型技术的重要应用之一正在引领着人机交互领域的革新浪潮。本书将带领读者深入探索大模型新时代通过ChatGPT实战项目和内部解析深入掌握基于ChatGPT的大模型应用开发领域的关键技术并解密ChatGPT的底层架构和实现原理。本书主要内容本书通过ChatGPT实战项目的方式为读者呈现一个全面、系统的学习路径从基础知识的介绍开始带领读者深入了解ChatGPT的工作原理和实际应用。本书非常适合具备Python基础的读者学习。全书共16章分为基础篇和实战篇两大部分。基础篇包括第13章实战篇包括第416章。第1章 ChatGPT底层架构Transformer技术及源码实现详解最大似然估计、最大后验概率、贝叶斯Transformer及自编码与自回归语言模型的内部机制。第2章 GPT的内部机制及源码实现剖析GPT运行机制、掩码机制、Decoder-Only模式详解数据流动生命周期及GPT-2源码。第3章 GPT系列模型原理与应用从GPT-2到GPT-4解析ChatGPT提示词流程、GPT-2运行机制可视化解读GPT-3/4的内部机制。第4章 基于ChatGPT的端到端语音聊天机器人项目实战涵盖ChatGPT API开发、前后端构建ReActFastAPI及项目优化。第5章 企业级ChatGPT开发的三大核心内部机制及案例实战解析企业级开发核心演示Notion问答对话AI案例。第6章 ChatGPT插件的内部机制、源码及案例实战详解插件工作原理、检索插件源码及全流程开发实战。第7章 ChatGPT提示词开发实战基于LangChain框架的提示词、思维链、链式提示词及模型评估开发。第8章 思维链及ReAct解析与实战剖析思维链推理、ReAct技术原理、框架源码及案例实战。第9章 提示词本质解析及评估实战与源码解析包含问答评估、代理评估源码解析及提示词本质探讨。第1011章 LangChain大模型框架的七大核心组件及案例解析上、下涵盖模型、词嵌入、提示词、内存、回调、数据连接、代理等核心组件及聊天机器人综合案例。第12章 LangChain代理深入解析及源码解析详解代理工作原理及AutoGPT源码解析。第13章 AutoGPT源码解析及综合案例实战剖析AutoGPT内部机制及其在LangChain代理、内存、PromptGenerator中的应用。第14章 使用LangChain构建问答聊天机器人案例实战涵盖GPT-4代码生成全流程及LangChain开发实战。第15章 构建基于大模型的自治代理案例详解自治代理原理、工具、示例及开源实现源码。第16章 Llama 2模型与LangChain项目详解包括模型部署Replicate、Hugging Face/LangChain实践、检索增强生成及自定义提示词RetrievalQA开发。本书特色●深入探索全面剖析。本书涵盖ChatGPT案例实战、LangChain项目实战及框架源码解析等多个层面的内容。每章都深入探讨相关技术与案例并提供源码解析使读者能够全面了解ChatGPT和LangChain等技术的内部机制与开发原理为实际项目的应用提供有力指导。●实战剖析项目揭秘。本书每章都提供具体的案例实战与项目解析引导读者通过实际操作和代码理解技术细节和底层逻辑。通过理论结合实践的方式使读者能够更好地运用所学知识深入了解项目和框架的实现细节。●前沿突破技术驱动。本书介绍了一系列突破性的技术如ChatGPT、LangChain、Transformer、Prompt、Llama 2、AutoGPT、BabyAGI、CoT、ToT、ReAct、MRKL等。通过对这些技术的深入剖析读者可以了解相关技术的发展和应用并了解它们在实际项目中的具体应用场景和效果。●源码解析细致讲解。本书对LangChain框架的关键技术进行了逐行源码剖析。读者可以深入理解源码实现和机制原理从而更好地理解技术细节和底层逻辑并将其应用于实际开发工作中。本书还为读者提供了丰富的知识和实用的技能帮助读者在ChatGPT和LangChain领域取得突破性的进展。无论是初学者还是有一定经验的开发者都可以从本书中获得有价值的学习资源。配套资源为便于教与学本书配有同步教学视频约1000分钟、源代码、数据集、教学课件、教学大纲、安装程序。作者简介王家林美国斯坦福大学计算机专业毕业。曾在美国担任硅谷顶级机器学习和人工智能实验室主任、杰出AI工程师及首席机器学习工程师专精于对话式人工智能conversational AI。现担任硅谷某知名对话机器人公司CTO自2019年起专注于基于红队测试red teaming的责任型AIresponsible AI并热衷于构建生成式AI/大语言模型教练系统GenAI/LLM coaching systems。在硅谷任职期间曾领导多个GenAI/LLM解决方案项目成功平衡企业业务需求下的大模型推理reasoning系统与幻觉hallucinations及偏见biases风险的最小化。作为数据科学、机器学习、NLP、ChatGPT及大模型等领域25本书的主要作者王家林对利用人工智能提供解决方案以及通过机器学习驱动的NLP与LLM流程帮助组织实现数据驱动决策充满热情。他曾领导Apple、PayPal、Chase Bank、Faethm、LinkedIn等公司的11个重大NLP项目。在NLP、对话式AI、大数据及基于AWS的无服务器serverless技术方面拥有丰富的机器学习咨询经验。段智华中国电信股份有限公司上海分公司高级工程师。长期从事大模型与智能体技术领域专注Agentic AI、Harness Agent等前沿方向研究。新书购买链接《企业级ChatGPT AI大模型应用开发实战1000分钟视频》购买链接https://item.jd.com/15389212.html
02. 两分钟安装 Hermes Agent安装往往是劝退新手的第一个门槛但 Hermes Agent 的安装流程可能是你见过最省心的之一——一行命令两分钟所有依赖自动搞定。一行命令搞定无论你在什么平台上Hermes Agent 的安装逻辑都是一条命令解决一切# Linux / macOS / WSL2curl-fsSLhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh|bash# Windows 原生 PowerShell早期测试版iex(irmhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)# Android / Termux —— 和 Linux 完全相同的命令curl-fsSLhttps://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh|bashWindows 用户需要特别说明Hermes Agent 现在支持原生 Windows 运行不需要 WSL。CLI、gateway、TUI 和工具都能原生工作和 WSL2 安装可以干净共存——原生数据在%LOCALAPPDATA%\hermesWSL 数据在~/.hermes互不干扰。唯一仅限 WSL2 的功能是 Dashboard 里的嵌入式 PTY 终端面板因为它依赖 POSIX 伪终端其余功能全部原生可用。安装程序替你做了什么很多人好奇一行命令背后到底发生了什么。答案是安装程序把所有脏活累活都包了。对于 Git 安装程序唯一的前置条件是系统里有 Git。除此之外的一切——uv快速 Python 包管理器、Python 3.11、Node.js v22用于浏览器自动化和 WhatsApp 桥接、ripgrep快速文件搜索、ffmpegTTS 音频格式转换——都会被自动检测并安装。你不需要手动装 Python、不需要配 Node 环境、不需要折腾依赖冲突。Windows 上的处理尤其细致如果系统里没有 Git安装程序会下载一个便携式的 PortableGit约 50MB解压到%LOCALAPPDATA%\hermes\git完全隔离不需要管理员权限也不会干扰任何已有的系统 Git 安装。如果出了问题删掉那个目录重新跑安装程序就行对系统零影响。为什么不用 winget官方的解释很实在当系统 Git 处于半损坏状态时而这恰恰是用户最需要安装程序正常工作的时候winget 会严重失败。便携式 Git 方案直接绕过了 winget、Windows 安装程序注册表和任何现有 Git更可靠。安装目录结构安装位置取决于你是普通用户还是 root安装方式代码位置hermes 二进制数据目录用户级git 安装程序~/.hermes/hermes-agent/~/.local/bin/hermes符号链接~/.hermes/Root 模式sudo/usr/local/lib/hermes-agent//usr/local/bin/hermes/root/.hermes/Root 模式采用标准 FHS 布局适合共享机器上一次安装服务所有用户。但要注意每个用户的个人配置认证、技能、会话仍然在各自的~/.hermes/下互不干扰。安装完成后重新加载 shell然后就可以开始聊天了source~/.bashrc# 或 source ~/.zshrchermes# 开始聊天如果之后需要调整单项配置有专门的命令hermes model# 选择 LLM 提供商和模型hermes tools# 配置启用的工具hermes gateway setup# 配置消息平台hermes configset# 设置单个配置项hermes setup# 完整设置向导一次性配所有最快的方式是用 Nous Portal一个订阅覆盖 300 模型加 Tool Gateway不用逐个管密钥hermes setup--portal遇到问题怎么办最常见的几个问题都有标准解法问题解决方案hermes: command not found重新加载 shellsource ~/.bashrc或检查 PATHAPI key not set运行hermes model配置 provider更新后配置丢失hermes config check然后hermes config migrate如果以上都没命中运行hermes doctor——它会告诉你确切缺什么、怎么修。这个命令是排障的第一选择比盲目翻文档高效得多。另外Hermes 会自动检测安装方式pip、git 安装程序、Homebrew 或 NixOShermes 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Agent自进化智能体技术体系目前已有系统化的深度学习资源可供参考。中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室将于近期组织相关技术专题分享围绕本文讨论的AI原生架构、智能体工作流、自进化数据层等方向展开系统讲解。专题信息主题AI原生Hermes自进化智能体系统时间2026年8月22-23日形式线上直播内容方向AI原生架构 · Hermes智能体拆解 · 全栈扩展 · 智能自动化 · 产品级实战 · Context Engine · 自进化数据层分享嘉宾王老师GavinAgentic AI企业联合创始人兼CTO十余年硅谷AI系统工程经验。长期深耕NLP、强化学习、可控AI与智能体系统架构提出语言即控制Language as Control原创范式在RLHF、PPO、DPO、GRPO等方向有系统化工程实践推动智能体技术在社交媒体、医疗、金融、法律、教育等专业场景落地。技术交流联系人SamWeChatNLP_ChatGPT_LLMHermes Agent技术文档https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/2026年重磅喜讯 喜报热烈祝贺Gavin大咖人工智能领域经典著作《企业级ChatGPT AI大模型应用开发实战1000分钟视频》中国水利水电出版社发行上市!内容提要本书内容基于作者在硅谷 ChatGPT 项目及企业培训中的实战经验凝练而成重点介绍企业级 ChatGPT 开发的核心技术、案例研究及最佳实践。全书共 16 章分为基础篇和实战篇两大部分。基础篇介绍 ChatGPT 底层架构 Transformer 技术及源码实现、GPT 的内部机制及源码实现、GPT 系列模型原理与应用从 GPT-2 到 GPT-4 等内容。实战篇介绍基于 ChatGPT 的端到端语音聊天机器人项目实战企业级 ChatGPT 开发的三大核心内部机制及案例实战ChatGPT 插件的内部机制、源码及案例实战ChatGPT 提示词开发实战思维链及 ReAct 解析与实战提示词本质解析及评估实战与源码解析LangChain 大模型框架的七大核心组件及案例解析上、下LangChain 代理深入解析及源码解析AutoGPT 源码解析及综合案例实战使用 LangChain 构建问答聊天机器人案例实战构建基于大模型的自治代理案例Llama 2 模型与 LangChain 项目详解。书中每个知识点均配有相应的实现代码和实例。本书适合有一定 Python 基础的 ChatGPT 爱好者阅读主要面向从事大模型应用开发、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员高等院校相关专业的师生以及相关领域的科研人员。本书附赠丰富的学习资源具体如下①同步学习资源即 16 集同步教学视频视频时长共计约 1000 分钟②教师授课的辅助资源即 187 个案例知识点、15 个项目实战的全部源代码。前言在当今快速发展的科技时代人工智能artificial intelligenceAI技术正以惊人的速度改变着人们的生活和工作方式。在这个新时代的浪潮中大模型技术成为AI领域的一颗耀眼新星。ChatGPT作为大模型技术的重要应用之一正在引领着人机交互领域的革新浪潮。本书将带领读者深入探索大模型新时代通过ChatGPT实战项目和内部解析深入掌握基于ChatGPT的大模型应用开发领域的关键技术并解密ChatGPT的底层架构和实现原理。本书主要内容本书通过ChatGPT实战项目的方式为读者呈现一个全面、系统的学习路径从基础知识的介绍开始带领读者深入了解ChatGPT的工作原理和实际应用。本书非常适合具备Python基础的读者学习。全书共16章分为基础篇和实战篇两大部分。基础篇包括第13章实战篇包括第416章。第1章 ChatGPT底层架构Transformer技术及源码实现详解最大似然估计、最大后验概率、贝叶斯Transformer及自编码与自回归语言模型的内部机制。第2章 GPT的内部机制及源码实现剖析GPT运行机制、掩码机制、Decoder-Only模式详解数据流动生命周期及GPT-2源码。第3章 GPT系列模型原理与应用从GPT-2到GPT-4解析ChatGPT提示词流程、GPT-2运行机制可视化解读GPT-3/4的内部机制。第4章 基于ChatGPT的端到端语音聊天机器人项目实战涵盖ChatGPT API开发、前后端构建ReActFastAPI及项目优化。第5章 企业级ChatGPT开发的三大核心内部机制及案例实战解析企业级开发核心演示Notion问答对话AI案例。第6章 ChatGPT插件的内部机制、源码及案例实战详解插件工作原理、检索插件源码及全流程开发实战。第7章 ChatGPT提示词开发实战基于LangChain框架的提示词、思维链、链式提示词及模型评估开发。第8章 思维链及ReAct解析与实战剖析思维链推理、ReAct技术原理、框架源码及案例实战。第9章 提示词本质解析及评估实战与源码解析包含问答评估、代理评估源码解析及提示词本质探讨。第1011章 LangChain大模型框架的七大核心组件及案例解析上、下涵盖模型、词嵌入、提示词、内存、回调、数据连接、代理等核心组件及聊天机器人综合案例。第12章 LangChain代理深入解析及源码解析详解代理工作原理及AutoGPT源码解析。第13章 AutoGPT源码解析及综合案例实战剖析AutoGPT内部机制及其在LangChain代理、内存、PromptGenerator中的应用。第14章 使用LangChain构建问答聊天机器人案例实战涵盖GPT-4代码生成全流程及LangChain开发实战。第15章 构建基于大模型的自治代理案例详解自治代理原理、工具、示例及开源实现源码。第16章 Llama 2模型与LangChain项目详解包括模型部署Replicate、Hugging Face/LangChain实践、检索增强生成及自定义提示词RetrievalQA开发。本书特色●深入探索全面剖析。本书涵盖ChatGPT案例实战、LangChain项目实战及框架源码解析等多个层面的内容。每章都深入探讨相关技术与案例并提供源码解析使读者能够全面了解ChatGPT和LangChain等技术的内部机制与开发原理为实际项目的应用提供有力指导。●实战剖析项目揭秘。本书每章都提供具体的案例实战与项目解析引导读者通过实际操作和代码理解技术细节和底层逻辑。通过理论结合实践的方式使读者能够更好地运用所学知识深入了解项目和框架的实现细节。●前沿突破技术驱动。本书介绍了一系列突破性的技术如ChatGPT、LangChain、Transformer、Prompt、Llama 2、AutoGPT、BabyAGI、CoT、ToT、ReAct、MRKL等。通过对这些技术的深入剖析读者可以了解相关技术的发展和应用并了解它们在实际项目中的具体应用场景和效果。●源码解析细致讲解。本书对LangChain框架的关键技术进行了逐行源码剖析。读者可以深入理解源码实现和机制原理从而更好地理解技术细节和底层逻辑并将其应用于实际开发工作中。本书还为读者提供了丰富的知识和实用的技能帮助读者在ChatGPT和LangChain领域取得突破性的进展。无论是初学者还是有一定经验的开发者都可以从本书中获得有价值的学习资源。配套资源为便于教与学本书配有同步教学视频约1000分钟、源代码、数据集、教学课件、教学大纲、安装程序。作者简介王家林美国斯坦福大学计算机专业毕业。曾在美国担任硅谷顶级机器学习和人工智能实验室主任、杰出AI工程师及首席机器学习工程师专精于对话式人工智能conversational AI。现担任硅谷某知名对话机器人公司CTO自2019年起专注于基于红队测试red teaming的责任型AIresponsible AI并热衷于构建生成式AI/大语言模型教练系统GenAI/LLM coaching systems。在硅谷任职期间曾领导多个GenAI/LLM解决方案项目成功平衡企业业务需求下的大模型推理reasoning系统与幻觉hallucinations及偏见biases风险的最小化。作为数据科学、机器学习、NLP、ChatGPT及大模型等领域25本书的主要作者王家林对利用人工智能提供解决方案以及通过机器学习驱动的NLP与LLM流程帮助组织实现数据驱动决策充满热情。他曾领导Apple、PayPal、Chase Bank、Faethm、LinkedIn等公司的11个重大NLP项目。在NLP、对话式AI、大数据及基于AWS的无服务器serverless技术方面拥有丰富的机器学习咨询经验。段智华中国电信股份有限公司上海分公司高级工程师。长期从事大模型与智能体技术领域专注Agentic AI、Harness Agent等前沿方向研究。新书购买链接《企业级ChatGPT AI大模型应用开发实战1000分钟视频》购买链接https://item.jd.com/15389212.html
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