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大语言模型训练分三阶段:预训练阶段,模型通过学习海量互联网文本掌握语言规律和世界知识,成为"文本模拟器";监督微调阶段,通过高质量对话范例让模型学会遵循指令,成为智能助手;强化学习阶段,通过试错和奖励机制培养模型自主思考能力,使其能解决复杂问题。三阶段协同作用,将原始神经网络雕琢为功能强大的AI助手。

大语言模型训练分三阶段:预训练阶段,模型通过学习海量互联网文本掌握语言规律和世界知识,成为"文本模拟器";监督微调阶段,通过高质量对话范例让模型学会遵循指令,成为智能助手;强化学习阶段,通过试错和奖励机制培养模型自主思考能力,使其能解决复杂问题。三阶段协同作用,将原始神经网络雕琢为功能强大的AI助手。

文章深入解析AI Agent的核心架构与开发实践,涵盖规划、记忆、工具调度等关键模块,详细介绍了基于大模型的Agent系统构建方法,包括上下文工程优化、记忆系统设计与函数调用实现。通过Dola数据分析Agent案例,展示了从Workflow到Agentic AI的演进过程,为开发者提供了从理论到实践的完整开发指南。

文章深入解析AI Agent的核心架构与开发实践,涵盖规划、记忆、工具调度等关键模块,详细介绍了基于大模型的Agent系统构建方法,包括上下文工程优化、记忆系统设计与函数调用实现。通过Dola数据分析Agent案例,展示了从Workflow到Agentic AI的演进过程,为开发者提供了从理论到实践的完整开发指南。

文章介绍了Agent的定义及其三大核心组件:模型(思考决策的"大脑")、工具(执行操作的"手脚")和指令(规范行为的准则)。Agent不同于传统LLM,不仅能对话思考,还能实际执行任务完成目标。整个Agent系统形成一个"思考-行动-调整"的闭环,能够独立完成复杂任务,是AI领域的重要发展方向。

文章介绍了Agent的定义及其三大核心组件:模型(思考决策的"大脑")、工具(执行操作的"手脚")和指令(规范行为的准则)。Agent不同于传统LLM,不仅能对话思考,还能实际执行任务完成目标。整个Agent系统形成一个"思考-行动-调整"的闭环,能够独立完成复杂任务,是AI领域的重要发展方向。

AI大模型的落地关键,是解决技术与应用场景间的鸿沟。这涉及如何使大模型更好地适应特定的工业应用场景,以及如何克服不同模型和算力平台特性的差异带来的现实挑战。另外,在高精度要求行业中,应用场景适应性问题难度更大。

如果你真的想学习大模型,请不要去网上找那些零零碎碎的教程,真的很难学懂!你可以根据我这个学习路线和系统资料,制定一套学习计划,只要你肯花时间沉下心去学习,它们一定能帮到你!

你是否曾经好奇,像 GPT、BERT 这样的大模型是如何工作的?为什么它们的名字后面常常跟着“175B”或“0.5B”这样的数字?这些“参数”到底是什么?它们是如何影响模型性能的?今天,我们就用最生活化的例子,带你彻底搞懂模型参数的意义和作用!

本文以通俗易懂的方式讲解AI智能体概念,强调其与传统大模型的区别在于自主性。AI智能体能拆解任务、调用工具自主完成目标,包含大脑(规划)、感知(接收输入)和行动(执行操作)三大核心组件。文章分析了从ChatGPT到各类智能体平台的能力差异,指出多数产品尚处于创建平台阶段。理解智能体概念并打造个性化智能体军团,是让AI真正助力工作生活的关键。








