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隐式上下文挖掘:从用户点击行为中预测潜在需求的黑科技

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#科技#人工智能#大数据
隐式上下文挖掘:从用户点击行为中预测潜在需求的黑科技 在大模型能力日益强大的今天,AI“会不会写代码”已不再是问题,真正决定其能否成为开发者得力助手的关键,在于它“能不能理解上下文”。 技术术

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能#科技#大数据
长期记忆与短期记忆协同:智能体如何平衡“历史偏好”与“即时需求”

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能
多模态融合:如何用语音+图像+传感器数据构建智能体“第六感”

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能#大数据
动态上下文建模:让智能体“读懂”实时场景

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能
动态上下文建模:让智能体“读懂”实时场景

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能
上下文工程驱动智能体向 能源调度优化

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#能源#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 农业灾害预测干预

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#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 法律文书智能生成

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#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 客服情感化交互

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能#大数据
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