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🤩 在上,可以将上述四种模式快捷落地,本文将以汽车行业调研助手、高质量旅行规划助手等实际案例来为大家分享落地思路。📍大模型产品经理真的不像之前的面试套路,嘴巴上说说怎么做用户调研 数据分析 竞品分析 产品设计等一箩筐子专业词语📍现在考察是否真正拥有落地能力❌不知道大模型思维❌不知道能力边界❌甚至都不知道整个运作的流程是什么所以话不多说直接实战,国内比较好用的coze真的可以让产品轻松搭建自己
GPT 对应的是三个关键概念:生成式(Generative)、预训练(Pre-Training)和Transformer。生成式(Generative):是指通过学习历史数据来生成全新的数据。当使用ChatGPT回答问题时,是逐字(或三四个字符一起)生成的。在生成过程中,每一个字(或词,在英文中可能是词根)都可以被称作一个 token。预训练(Pre-Training):是指预先训练模型。
要理解LLM Agents,让我们首先探索LLM的基本能力。传统上,LLM所做的仅仅是下一个token的预测。通过连续采样多个token,我们可以模拟对话,并使用LLM为我们的查询提供更全面的答案。然而,当我们继续对话时,任何LLM都会展示其主要缺点之一:它不记得对话内容!LLM在执行许多其他任务时也常常失败,包括基本的数学运算,如乘法和除法:这是否意味着LLM很垃圾?当然不是!LLM无需具备所有
这两年,大模型扮演着科技和人工智能领域中的关键角色,在各行各业中都已经如日中天,例如爆火的ChatGPT3.5、GPT4等等。大模型是指在机器学习和深度学习领域中,具有大规模参数和复杂结构的模型。这类模型通常包含大量的神经元和层次结构,使得其能够处理高维度的输入数据,并在训练过程中学习到更为抽象和复杂的特征。以下是大模型的一些主要特征:深度(Depth): 大模型通常具有深层次的结构,包含多个隐藏
事实上,早在 4 月份,OpenAI 宣布为开发人员提供新的微调工具(例如基于 epoch 的检查点创建)时就表示,“我们相信,未来绝大多数组织将开发针对其行业、业务或用例个性化的定制模型。OpenAI终于又Open了一把!开发者可以免费定制自己的GPT-4o了!当地时间8月20日,OpenAI推出了GPT-4o微调功能,截至9月23日,所有开发者都可以使用自定义的数据集对GPT-4o进行微调,满
书如其名,这是一本有关大模型应用开发的极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。总结一下:短短 150 页的篇幅,讲解简单、通俗、透彻,带大家上手大模型应用开发。
在大模型开发的道路上,许多程序员都曾因为环境搭建的困难而望而却步。尤其对于无法直接访问ChatGPT的程序员而言,这一挑战更为严峻。然而,本文将以通俗易懂的方式,为你打开学习大模型的大门,让你轻松写下自己的第一个大模型代码。大模型的学习之路似乎总是被技术难题所遮蔽。环境搭建、资源获取,这些看似不可逾越的障碍,常常令人望而却步。但实际上,学习大模型并非遥不可及。通过本文,我将带你一窥大模型的神秘面纱
人类语言(又称自然语言)具有无处不在的歧义性、高度的抽象性、近乎无穷的语义组合性和持续的进化性,理解语言往往需要具有一定的知识和推理等认知能力,这些都为计算机处理自然语言带来了巨大的挑战,使其成为机器难以逾越的鸿沟。因此,自然语言处理被认为是目前制约人工智能取得更大突破和更广泛应用的瓶颈之一,又被誉为 “人工智能皇冠上的明珠”。国务院 2017 年印发的《新一代人工智能发展规划》将知识计算与服务、
AI Agent是一种智能系统,它能够在特定环境中运作,通过感知环境的传感器收集信息,并使用效应器对环境产生影响。这些代理能够基于收集到的信息做出决策,并采取相应的行动以实现预定的目标或任务。反应性 (Reactive)反应性AI Agent是最基本的类型,它们仅基于当前的感知信息做出反应。这类代理没有内部状态或记忆,适用于简单的、不需要历史信息的任务,如自动驾驶汽车在交通信号灯变化时的即时反应。
作为产品经理,很重要的一点是要紧跟技术发展的潮流。大型语言模型(LLM)的竞争格局日新月异,谁会成为最终的赢家尚未可知。在这篇博文中,我们将介绍我们的一些重要观察发现,主要涉及直接面向消费者的聊天界面以及 LLM 基础架构和应用层,目的是帮助你在 LLM 竞争中保持领先地位。ChatGPT:一个新的产品类别ChatGPT 不只是一个好一点的搜索引擎或自动补全工具,它是一个具有广泛应用的新的产品类别
1.背景介绍业务流程是企业成功的关键所在,但由于现代商业模式的发展及现代管理方式的转变,越来越多的企业处于流程重构的困境之中。手动执行的流程耗时耗力且容易出错,而采用自动化的方式能够有效提升效率、降低成本、节约时间,是提高生产力和产品ivity的有效手段之一。而人工智能技术(Artificial Intelligence (AI))可以提供高精度、高效率的自动化解决方案。近年来,基于人工智能...
MCP(Message Communication Protocol)是一种用于分布式系统和微服务架构的通信协议,旨在提供高效、可靠的消息传递和数据交换。MCP 协议支持多种通信方式,消息遵循 JSON-RPC 2.0 协议格式,适用于进程间通信、HTTP、SSE 和 WebSocket 等多种场景。想象一下,当ChatGPT需要查询实时股价或进行复杂计算时,MCP就是让它能"即插即用"调用外部工
作者:李宝珠编辑:三羊DeepMind、EleutherAI 科学家提出,大模型只是在角色扮演。ChatGPT 爆火后,大语言模型一跃而至,成为了行业与资本的宠儿。而在人们或是猎奇、或是探究地一次次对话中,大语言模型所表现出的过度拟人化也引起了越来越多的关注。其实,在 AI 发展的数年沉浮之中,除了技术上的更新升级外,有关 AI 伦理问题的种种争论从未停止。尤其是在 ChatGPT 等大模型应用持
2024 年,我们见证了 AI 技术从简单的聊天机器人向更复杂的智能体转变。但当我们深入研究这些 agent 时,会发现它们背后的技术栈与我们熟悉的 LLM 技术栈截然不同。今天,我们就来揭开 AI agent 技术的神秘面纱,为你梳理这个快速发展的领域,让你不再雾里看花。
达特茅斯会议不仅提出了人工智能这一术语,还定义了AI的核心研究领域,为AI学科的建立奠定了基础。这次会议为人工智能的初期发展提供了方向,催生了符号主义等AI学派的发展,也为未来几十年的AI研究提供了理论框架。今天,人工智能已经成为信息技术的核心之一,广泛应用于各个领域,而这一切的起点正是1956年的达特茅斯会议。
AI的发展已从“实验室”走向“生产线”,但技术原理的理解依然是应用的基石。通过本文的比喻、案例和代码,你可以:理解核心技术:用“翻译团队”“蒙面舞会”等比喻轻松掌握Transformer、联邦学习。落地实际项目:参考医疗、金融、教育等领域的真实案例,快速找到应用场景。开启学习之旅:利用免费资源和代码示例,从零开始构建自己的AI Agent。未来已来,让我们一起用AI创造价值!
一幅由MidJourney生成的数字画作《太空歌剧院》在美国科罗拉多州博览会艺术比赛中夺得金奖,引发全球哗然。这标志着一个新时代的降临:人工智能已突破工具属性,开始以"创作者"身份介入人类文明的核心领域。从ChatGPT写诗到Sora生成视频,从Stable Diffusion绘图到Suno作曲,生成式AI(AIGC)正在重塑创作边界,同时也带来了前所未有的伦理与技术挑战。
逻辑是关于推理和有效性的学科,它在不同领域中有广泛应用。逻辑不仅仅是数学家和哲学家的工具,也是计算机科学、人工智能等领域的基础。无论是在日常生活中,还是在科学研究和技术应用中,逻辑都帮助我们更加精确和严密地推理和决策。
AutoGen 的优势明显。得益于微软的强大支持,它拥有活跃的社区和丰富的资源,大量的示例、文档和社区讨论,为开发者提供了有力的帮助,降低了上手难度。同时,AutoGen 具有良好的扩展性,开发者可以方便地定制和扩展,以满足特定需求,在面对不同的软件开发场景时,能灵活调整智能体的功能和交互方式。在与语言模型的协作方面,Crew AI 通过与 LangChain 的集成,兼容大多数 LLM 提供商和
今年招聘市场确实是好点了,我发现身边的朋友都在讨论,得赶快学点 AI 大模型。他们有的是想正式转到一些新兴的 AI 行业,需要系统的学习训练。更多的是想跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。这也可以理解,ChatGPT 推出仅一年半的时间,就将生成式 AI 推向主流。从谷歌到亚马逊,从百度到阿里,几乎所有科技巨头都在布局 AI,也直接影响到了招聘市场,大模型相关的岗
(GhatGpt相关程序开发及调试,OpenAI API,提示工程,LLM,Langchain的应用开发,智能体AI Agent,检索增强生成,本地部署和微调各类大模型等)最新线上两大专题资料!(图像处理经典方法,YOLO目标检测,AlexNet可视化,视觉大模型VIT,具身智能ALOHA机器人ROS与自动驾驶,机器人SLAM等)课程内容系统详细,紧跟最新研究进展,通过丰富的案例分析和项目实战,既
AI Agent智能体是具备人工智能能力的智能实体,能够与外部交互、自我更新进化。它涵盖了多种物理形式,如机器人、车、摄像头、专用机械等,并且其功能将从基础的“感知、计算、连接、安全、执行”向高级的“交流互动、端云协作、自主移动”等能力扩展。到2040年,智能体设备的市场规模预计接近200亿台,渗透率超过15%。
黄仁勋表示,AI下一个浪潮将是“具身智能”。英伟达、微软、Google纷纷展开机器人的军备竞赛。英伟达VIMA基于T5模型,交错融合文本和多模态输入,集合历史信息进行协助机器人预测下一步的行动。斯坦福大学利用LLM的理解、推理和代码能力,与VLM交互并生成3D Value Map,规划机械臂的运行轨迹。微软则是基于ChatGPT强大的自然语言理解能力和推理能力,生成机器人的控制代码。Google戏
2023年被认为是AI工具迅猛发展的时期,特别是ChatGPT吸引了大家的关注。同时,打工人的情绪一直被AI牵着走。从开始的“AI无法代替打工人”到“AI会不会让我失业啊”再到“AI是真好用”,打工人犹如坐了一遍游乐场的过山车,刺激并快乐着。
李飞飞教授关于AI Agent定位的深刻思考,为我们指明了AI发展的正确方向。尽管未来的发展充满不确定性,但我们不能因此放弃努力,而是更应该坚守以人为本的原则,将AI视为服务于人类的工具和赋能者。只有这样,我们才能最大限度地发挥AI的潜力,同时有效地防范其风险,最终实现人与AI的和谐共生,共同创造一个更加美好的未来。这不仅仅是技术专家的责任,更是我们每个人的共同使命。
自从ChatGPT引起的大模型进化至今,没有人怀疑LLM和其应用范式将会对人类产生极其重大的影响。无论是大模型本身的chatbot,multi-agent,多模态对话,还是大火的人形机器人,都在行业巨头和资本的助推下,开始攻城略地。2023开启的foundation model 投资,让国内的基础模型和清华系都得到了大量的资源倾斜。2024年,大家又把名义重心放到了应用层上。但快两年过去,恶劣的外
Manus 全面开放注册,OpenAI 发布 Codex,ChatGPT 上线 GPT-4.1!| AI Weekly 5.12-18
不难想象,这种技术会被不法分子用来“报销”完全虚假的费用。
当 AI Agent 成为企业业务流程的 “数字员工”,其背后的知识库已不再是简单的存储容器,而是需要进化为动态、智能、精准的知识中枢
从ChatGPT到新近的GPT-4,GPT模型的发展表明,AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能⼒,能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令,向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化,社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作,利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。脉脉创始⼈兼CEO林凡认为,从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智
在人工智能(AI)技术的快速发展浪潮中,AI安全已成为全球关注的焦点。为应对AI安全带来的挑战,确保AI技术的健康发展,全球范围内的研究机构、企业和技术社区都在积极探索解决方案。在这一背景下,CSA大中华区于等机构的专家,致力于构建一个多方参与、共同治理的AI安全生态系统。CSA大中华区在AI安全领域开展了多项研究工作并取得显著成果。先后发布了**《ChatGPT的安全影响》、《AI安全白皮书》、
在未来的工作环境中,ChatGPT 无疑是推动生产力和创造力的重要工具。作为一款先进的人工智能模型,ChatGPT 在处理、生成和分析大量文本方面展现出了超常的能力。它不仅提升了企业和个人的工作效率,还促进了信息的快速提取和有效应用,使得工作更为精准、迅速和灵活。通过以上的功能,ChatGPT 能够显著提升工作质量,减少时间浪费,并帮助专业人员聚焦于更高价值的战略任务。通过灵活运用 ChatGPT
《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》一书为开发者提供了系统化的答案。作为热销2万册的经典升级版,本书不仅是初学者的“最小可用知识”手册,更是进阶者构建复杂AI应用的实战指南。
Prompts不仅仅是一个引导,而是实现人工智能交互的关键元素。优秀的Prompt能够引领ChatGPT为我们提供高质量、精确、富有创造性的输出。因此,熟练使用Prompt,正是充分发挥LLM潜力的关键。但我们要记住,理论只是第一步,真正的技能掌握源于大量的实践。只有不断尝试,才能发现Prompt的无限可能,才能更好地理解和使用LLM。不论你是要编写文章,还是需要解决具体问题,或者只是想享受与人工
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