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一个技术老兵工作的点滴记录，专注、沟通、乐在分享!

共有9个分类

azure ai (39)

2025/07/03 介绍 Awesome GitHub Copilot 自定义配置仓库：让 AI 编程助手更懂你的团队
2025/07/02 构建高级多智能体 AI 工作流：利用 AutoGen 和 Semantic Kernel
2025/06/30 通过MCP一键集成和Computer Use Agent模型，实现Azure Foundry中的AI自动化
2025/06/17 微软 Azure OpenAI API 版本生命周期解读
2025/06/11 增强AI安全性：Azure Prompt Shields 与 Azure AI Content Safety
2025/06/07 精通模型上下文协议（MCP）：基于 Azure OpenAI 构建多服务器 MCP 实践
2025/06/06 FireUG AI Breakthrough Night: When Microsoft Experts Meet Developers Over Coffee
2025/05/29 Azure AI Search 推出多向量字段支持和语义排序增强功能
2025/05/08 使用 Semantic Kernel 插件编排 AI 代理的技术深度解析
2025/05/03 利用 WebSocket 实现 GPT-4o-transcribe 和 GPT-4o-mini-transcribe 的实时语音转录
2025/04/24 使用 PydanticAI 构建智能代理系统：从 MCP 到智能工单助手
2025/04/18 使用 Semantic Kernel Python 集成 Google A2A协议
2025/04/14 使用 TypeScript 构建 Azure AI Agent 的 MCP 服务器
2025/04/14 通用模型与推理模型：Azure OpenAI 的选择指南
2025/03/07 用 CSnakes 把 MarkItDown 嵌入到 .NET 应用程序中
2025/01/06 基于Azure AI搜索和GPT-4o实时音频的语音化RAG
2024/12/10 使用MLX调用Phi-4模型
2024/11/05 Magentic-One：用于解决复杂任务的通用多代理系统
2024/10/15 使用 GPT-4o 实时 API 构建一个语音机器人
2024/09/08 检索增强微调：使用 GPT-4o 微调 GPT-4o mini 模型以适用于特定领域应用
2024/08/09 语音识别与合成中的延迟问题及解决策略
2024/06/07 使用 Azure 机器学习对小型语言模型 Phi-3 进行微调
2024/05/15 Azure OpenAI 语音聊天
2024/04/17 实现 Azure OpenAI 无密钥身份验证
2024/03/17 使用 Semantic Kernel 构建自定义 Copilot
2024/01/22 GPTs action 中使用 Azure AI Search
2024/01/03 Azure 机器学习和 DataRobot 联手加速生成式和预测性 AI 的价值
2023/12/09 多种环境部署 Azure 机器学习 Prompt Flow
2023/11/16 新加入 Azure AI Model Catalog 的模型
2023/04/11 基于 LangChain 实现问答
2023/02/26 在 Azure ML 中引入可缩放的企业级基因学工作流
2023/02/25 3个加速语言学习的微软 Azure AI 产品功能
2023/02/21 训练自定义表单识别器并对其进行基准测试
2022/12/10 AI 预测你在视频中可能购买哪些服装
2022/10/18 使用 Azure 表单识别器生成可搜索的 PDF
2022/10/14 利用 AutomatedML 模型背后的训练代码
2022/10/13 在 Azure Machine Learning 中使用 Azure Container for PyTorch 启用深度学习
2022/07/02 Azure Cognitive Search 支持交换索引
2022/06/22 Azure 机器学习与 H2O.ai 的新集成

microsoft foundry (38)

2026/08/25 为 Foundry 托管代理开启 A2A 端点和 Agent Card
2026/08/11 用私有终结点加固 Azure OpenAI：搭建一套零信任 AI 架构
2026/08/06 Microsoft Foundry 的 Quota Tiers
2026/07/23 先设计网络，再部署：Microsoft Foundry 标准智能体自带 VNet 的实战经验
2026/07/17 让智能体拥有记忆：Microsoft Foundry Agent Service 的程序性记忆
2026/07/16 在 Microsoft Copilot Studio 里落地多智能体编排
2026/06/19 自动生成的 Rubric 评估器：为 AI 智能体打造上下文感知的评估方案
2026/06/13 如何在 Microsoft Foundry 中衡量 MCP 工具调用的 Token 影响
2026/06/05 用 Azure API Management 给 Microsoft Foundry 里的 Claude 模型套一层企业网关
2026/05/30 GPT Realtime 上生产环境：到底该选哪种上下文策略？
2026/05/30 Microsoft Foundry 智能体的 AI 可观测性入门套件
2026/05/30 迁移到 GPT-5.x 而不搞坏 GPT-4：一套实用的向后兼容迁移手册
2026/04/29 在 Microsoft Foundry 中用 Model Router 构建成本感知的 LLM 工作负载
2026/04/09 Claude 托管智能体 + Azure：没有人谈论的多云 AI 战略
2026/04/05 Azure AI Search 中的向量漂移：RAG 部署后准确率下降的三个隐藏原因
2026/03/26 Azure AI Foundry — 多代理编排与工作流
2026/03/06 Agent 可观测性：Application Insights·OpenTelemetry·Trace 分析
2026/02/13 使用 Claude Agent SDK 和 Microsoft Agent Framework 构建 AI 代理
2026/02/12 使用 Microsoft Olive 和 Foundry Local 部署自定义模型
2026/02/02 使用 GitHub Copilot SDK 和 Microsoft Agent Framework 构建 AI 代理
2026/01/20 微软研究院发布 OptiMind:一个将自然语言转换为优化求解器就绪模型的 200 亿参数模型
2026/01/19 Agent Framework (Python) 完全指南
2026/01/13 我用后端替换了推理模型:成本降低 96.9%,速度提升 93.8%,准确性依然出色
2026/01/10 如何通过 Entra ID 身份验证使用 Microsoft Foundry
2026/01/07 2026 年值得关注的 7 个 Agentic AI 趋势
2026/01/06 AI 时代的代码审查
2026/01/04 为 Azure Voice Live 构建可用于生产的 SIP 网关
2026/01/01 为什么 Web AI Agent 比独立 LLM 更脆弱——以及我们应该如何真正修复它
2025/12/12 使用 Microsoft Agent Framework 与 Azure AI Foundry 为多智能体系统构建可观测性
2025/12/08 使用 Azure AI Foundry 监控生成式 AI 应用
2025/11/22 使用 Foundry Local、Microsoft Foundry 与 Agent Framework 构建混合 AI（下）：云端 agent 安全回拨本地私密上下文
2025/11/21 使用 Foundry Local、Microsoft Foundry 与 Agent Framework 构建混合 AI（上）：隐私优先的本地+云端协同
2025/10/31 使用 Agent Framework 构建带人工审批的多智能体顺序工作流
2025/10/11 使用 Microsoft Agent Framework 构建 Human-in-the-loop 的 AI 工作流
2025/09/30 将 Azure AI Foundry 与 Copilot Studio 集成:战略与技术概览
2025/09/05 Azure AI Foundry Agents:构建智能的、目标驱动的自主 AI 系统
2025/08/21 超越提示词：Agentic AI 如何重塑人机协作
2025/08/12 AI 智能体 MCP 工具:使用 Azure AI Foundry SDK 快速开始 MCP 工具开发

model-based machine learning (30)

2026/09/02 [译]基于模型的机器学习 - 5 做出推荐
2026/08/31 [译]基于模型的机器学习 - 4.6 随邮件到达而学习
2026/08/26 [译]基于模型的机器学习 - 4.5 评估与改进特征集
2026/08/21 [译]基于模型的机器学习 - 4.4 设计特征集
2026/08/16 [译]基于模型的机器学习 - 4.3 建模多个特征
2026/08/11 [译]基于模型的机器学习 - 4.2 一个用于分类的模型
2026/08/06 [译]基于模型的机器学习 - 4.1 收集与管理电子邮件数据
2026/08/01 [译]基于模型的机器学习 - 4 清理你的收件箱
2026/07/31 [译]基于模型的机器学习 - 3.5 允许技能变化
2026/07/30 [译]基于模型的机器学习 - 3.4 核心模型的扩展
2026/07/29 [译]基于模型的机器学习 - 3.3 一个解法：期望传播
2026/07/28 [译]基于模型的机器学习 - 3.2 推断玩家的技能
2026/07/27 [译]基于模型的机器学习 - 3.1 建模游戏的结果
2026/07/26 [译]基于模型的机器学习 - 3 匹配你的对手
2026/07/25 [译]基于模型的机器学习 - 插曲：机器学习生命周期
2026/07/24 [译]基于模型的机器学习 - 2.6 学习猜测概率
2026/07/10 [译]基于模型的机器学习 - 2.5 诊断问题
2026/06/26 [译]基于模型的机器学习 - 2.4 迁移到真实数据
2026/06/16 [译]基于模型的机器学习 - 2.3 有环性
2026/06/06 [译]基于模型的机器学习 - 2.2 试验模型
2026/05/19 [译]基于模型的机器学习 - 2.1 模型即一组假设
2026/01/06 [译]基于模型的机器学习 - 第二章评估人们的技能
2026/01/05 [译]基于模型的机器学习 - 1.4 扩展模型
2025/05/19 [译]基于模型的机器学习 - 1.3 谋杀模型
2025/05/12 [译]基于模型的机器学习 - 1.2 更新我们的可信部分
2025/04/28 [译]基于模型的机器学习 - 1.1 整合证据
2025/04/22 [译]基于模型的机器学习 - 第一章谋杀之谜
2025/04/21 [译]基于模型的机器学习 - 如何用机器学习解决我的问题？
2025/04/20 [译]基于模型的机器学习 - 前言
2025/04/20 [译]基于模型的机器学习 - 目录

穿越人机融合之际 (9)

ml.net (8)

fireug (7)

2025/12/30 FireUG 2025 年度回顾
2025/06/06 FireUG AI Breakthrough Night: When Microsoft Experts Meet Developers Over Coffee
2025/03/15 FireUG x Global AI Bootcamp 2025
2024/12/30 FireUG 2024 年度回顾
2024/12/14 FireUG x .NET Conf China 2024
2024/01/27 FireUG x .NET Conf China - Watch Party
2023/12/30 FireUG 2023 年度回顾

ai agent (3)

github copilot (2)

2023/11/27 在 VS Code 里用 GitHub Copilot 编写代码
2023/06/07 使用 GitHub Copilot 的自动错误检测和纠正增强调试

machine learning (1)

2025/05/29 [译]Q-learning强化学习实践：用Python构建井字棋智能代理