图像领域的预训练

图像预训练经历了“监督学习（ImageNet 时代）→ 自监督学习（对比学习与掩码建模时代）→ 多模态统一（CLIP 与大模型时代）”用更少标注、更低成本，获得更强的视觉理解、泛化与生成能力。未来，视觉预训练将与语言、音频、动作等多模态深度融合，迈向真正的通用人工智能。

LangChain 核心组件之Agents

LangChain Agents 是将语言模型与工具结合的系统，能够推理任务、选择工具并迭代解决问题。核心组件包括：模型：作为代理的推理引擎，支持静态和动态配置。静态模型初始化后保持不变，动态模型可根据运行时状态选择不同模型。工具：赋予代理执行动作的能力，支持顺序/并行调用、动态选择和错误处理。工具可以是函数或协程，通过装饰器自定义属性。代理工作流：基于图的运行时环境，包含模型节点、工具节点等，通

Require：Palantir 本体论（Ontology）