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嵌入向量化(Embeding):Embedding(嵌入)是自然语言处理(NLP)和机器学习领域中的一个核心概念,指的是将高维的离散数据(如单词、句子或文档)转换成低维的连续数值向量的过程。如果没有RAG,LLM会接受用户输入,并根据它所接受训练的信息或它已经知道的信息创建响应。仅凭Prompt工程根本无法满足人们日益增长的大模型需要,鉴于大模型本身诸多缺陷,比如不能及时更新知识、上下文有限等,人

在人工智能技术飞速发展的今天,AI大模型已经成为推动各行业创新的核心力量。无论是在金融、教育、医疗还是智能工业等领域,大模型的应用都展现出巨大的潜力。本文将为你详细梳理一份AI大模型学习路线,帮助你从基础知识到前沿应用,逐步深入这一领域。

初识大模型OpenAI模型的发展历程主流国产大模型大模型赋能行业分析未来展望:大模型的趋势与挑战。
AI 目前还是非常考验使用者的。如果掌握了更多的底层方法论,就能更好的融入日常工作。
理性智能体是做正确事情的事物”,“理性智能体(Rational Agent)是研究人工智能的方法的核心”,“任何通过传感器(Sensor)感知环境(Environment)并通过执行器(Actuator)作用于该环境的事物都可以被视为智能体(Agent)”。在学术领域,最经典的案例可能是与机器人相关的研究,都涉及到了Agent 技术。

精确描述任务需求(如"生成3条科技新闻标题" vs "写点科技内容"):通过指令约束输出格式(如JSON/XML/Markdown):用示例引导模型风格(Few-shot Learning)Markup劣质Prompt:请帮我写一个关于机器学习在医疗领域应用的文章,要包含至少三个具体案例,每个案例需要详细描述技术原理和实际效果,总字数不少于1000字...优质Prompt:生成一篇机器学习在医疗应

文章摘要:本文系统解析了智能体开发技术,涵盖理论基础与实践应用。首先剖析Agent智能体三要素(感知-决策-执行)和强化学习原理,对比ReAct等主流框架。其次详细讲解Dify平台在Agent生命周期管理和快速开发中的应用,包括数据处理、模型训练等全流程配置。然后深入LangGraph框架的分布式架构设计,展示多Agent协同工作流构建方法。实战部分呈现智能客服和金融风控两大场景,涉及混合检索增强
AIAgent是基于大模型的自主任务执行系统,具备自主规划、工具调用和多轮交互能力。其技术架构包含意图理解、任务拆解和工具调度模块,依托LangChain等框架实现功能。通过示例展示了智能客服Agent的开发过程,包括定义工具集、构建执行链和多轮对话实现。关键技术涉及Chain-of-Thought提示工程和防"模型幻觉"策略,进阶技巧包括长上下文记忆优化和性能调优。未来趋势将