它的核心特点是不需要训练价值函数，而是通过从同一问题的多个输出中计算平均奖励来替代这一过程，显著减少了内存和计算资源的消耗 。
AI 时代，智能体本身的概率输出让软件走向不确定，或者说更个性。但这对企业级产品的准确率形成巨大挑战，怎么看待这种现状、机遇和商业风险？智能体和传统应用范式下在业务落地间角色和职能的划分和原则?
这是目前 AI 面临的核心问题，触及了 AI 原生时代企业软件架构、产品设计与组织协作的根本性变革和创业者的产品决策方向。
这个仓库是一个完整的类 ChatGPT 大语言模型（LLM）的全栈实现，采用单一、简洁、最小化、可定制、依赖轻量的代码库。nanochat 设计为通过像speedrun.sh这样的脚本在单个 8XH100 节点上运行，从开始到结束运行整个流程。这包括分词、预训练、微调、评估、推理以及通过简单 UI 提供 Web 服务，让你可以像使用 ChatGPT 一样与你自己的 LLM 对话。nanochat 将成为 Eureka Labs 正在开发的 LLM101n 课程的顶点项目。
Andrej Karpathy (AK) 发布的 microgpt.py。它的伟大之处在于，除了 Python 内置的数学库，它不依赖于任何深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），却完整实现了 GPT 的核心组件：自动求导、Transformer 架构、Adam 优化器以及推理逻辑。
在人工智能技术飞速发展的今天，Agent（智能代理）和Skill（技能模块）已成为构建下一代AI应用的核心架构。不同于传统的单一大模型调用，Agent架构通过将复杂的任务分解为多个可组合的技能模块，实现了更灵活、更可控、更专业的智能系统。
本文深入探讨Agent Skill技术架构，通过千问和DeepSeek大模型的实际案例，提供完整的技能实现方案，包含Python和Golang双版本代码，助你打造专业级AI智能体。
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