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7种大模型最流行的强化学习算法总结:从零基础到精通,一篇就够了!

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经

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#算法#人工智能#设计模式 +2
Deepseek+Cherry Studio搭建本地知识库

本文目录一、注册华为硅基流动平台1、注册2、创建API密钥二、安装Cherry Studio三、Cherry Studio连接硅基流动模型四、构建本地知识库1、添加嵌入式模型2、添加知识库3、添加文件五、使用知识库。

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#人工智能#自然语言处理#学习 +3
大模型RAG技术深度解析:DRAG方法让AI理解人类语言

文章介绍了解决RAG技术无法理解语言多样性问题的DRAG方法。通过多样性感知相关性分析器(DRA)精准评估文档相关性,以及风险引导稀疏校准策略(RSC)降低生成噪声,DRAG显著提升了大模型在各类任务中的表现。实验证明,DRAG在多个数据集上优于现有方法,计算开销小,泛化能力强。算泥社区是集 “AI 大模型开发服务 + 算法 + 算力” 于一体的开源生态社区,欢迎关注!我们都知道,大模型肚子里只有

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#人工智能#数据库#机器学习 +2
Multi-Agent全面爆发!一文详解多智能体核心架构及LangGraph

本文详细介绍了LangGraph多智能体集成框架,包括其核心概念(图、节点、边、状态等)、多智能体架构(Supervisor、Swarm等)以及高级功能如状态持久化、时间旅行和人机协作。LangGraph通过有向图模型重构智能体工作流,支持条件分支、循环和并行执行,能将复杂任务分解为子任务。文章还涵盖了Java版本实现,为开发者提供了从零基础到精通的完整学习路径。👉目录1 LangGraph概述

#架构#数据挖掘#深度学习 +3
AI大模型RAG检索优化全攻略:零基础入门到精通!

面试时可以这样回答:向量化:使用统一Embedding模型;混合检索:结合Dense与BM25,兼顾语义与精确;精排模型:用Cross-Encoder做Rerank;缓存与元数据过滤:提升速度与结果可靠性。我在项目中通过Hybrid Search + Reranker的方式,将检索准确率提升了20%以上。这样的答法逻辑完整,又有实操感,面试官很难不满意。检索优化看似是算法问题,但本质上是工程平衡—

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#人工智能#产品经理#架构 +3
LangGraph实战:从零分阶打造人工智能航空客服助手

现在,我们来定义一些工具,以便助手可以搜索航空公司的政策手册,以及搜索和管理航班、酒店、租车和远足活动的预订。这些工具将在教程的各个部分中重复使用,具体的实现细节不是关键。现在,我们来创建图。这张图是我们这部分的最终助手。python复制代码from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver# 定义节点:这些节点执行具体的工作# 定义边:这些边决

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#人工智能#oracle#jvm
专利领域的人工智能及大模型应用汇总

体验地址:https://www.zhihuiya.com/products/AI相关文档:SCM202404001_智慧芽_专利大模型的实践与知识问答探索 (全文可通过文末链接获取)

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#人工智能#自然语言处理#语言模型 +1
全球人工智能智能体(AI_Agent)平台发展现状、市场格局

2025 年标志着人工智能(AI)发展的一个关键拐点,AI 智能体(Agent)正从前几年的实验性原型(如 AutoGPT)演变为企业战略与核心产品的基石。随着大模型技术的逐渐成熟,市场对人工智能的能力需求已从单纯的 “内容问答” 转向要解决 “实际任务”。AI 智能体作为能够自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务的新一代人工智能应用范式,正在成为全球科技巨头和创业公司竞相布局的战略高地。

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#人工智能#开发语言#数据库 +2
DeepSeek-OCR多模态OCR教程(超详细)从技术原理到应用落地,一篇就够了,建议收藏!

DeepSeek-OCR是深度求索推出的多模态OCR模型,采用上下文光学压缩技术,通过端到端视觉语言架构实现高压缩率(10倍)和高信息保真度(97%)。模型包含DeepEncoder编码器和DeepSeek-3B-MoE解码器,支持多分辨率适配,处理速度快(8.2页/秒),显存占用低(4.5GB)。在多种语言识别、文档解析、结构化数据提取等领域表现优异,适用于法律、金融、物流等场景,显著提升文档处

#人工智能#学习#spring +2
什么时候该用RAG?什么时候不该用?

Agentic AI 的核心是一个自主决策循环。它不是简单的"输入-输出"模式,而是持续运行的四步循环:Agentic AI 工作循环感知环境Perceive推理决策Reason执行动作Act观察反馈Observe最小化人工干预的自主决策循环感知环境 (Perceive):Agent 观察当前状态——可能是用户的请求、系统的状态、或者外部 API 的返回结果推理决策 (Reason):基于观察到的

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#人工智能#面试#深度学习 +2
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