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构建用户-物品-场景的“关系宇宙

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#机器学习
构建用户-物品-场景的“关系宇宙

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#机器学习
基于图神经网络的上下文表示

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

#神经网络#人工智能#大数据
构建用户-物品-场景的“关系宇宙”

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#机器学习
上下文感知决策树

  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”。  技术术语的更迭,不仅是语言表达的更替,更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语,之所以能引起业内共鸣,折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变,是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应,尤其是在垂直/领域的智能体。    现有的大模型已经非常智能。但即便是最

#决策树#人工智能#算法
到底了