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深度学习框架PyTorch笔记(三)数据集类(Data Set)与数据加载器(Data Loader)

​Data Set是一个抽象类,表示一个数据集。__init__: 在 实例化DataSet 对象运行一次。我们初始化包含图像的目录、注释文件和transform与 target_transform.__len__:返回数据集的总样本数。会调用它。:根据整数索引idx会返回一个样本(通常为特征和标签)。会调用它。其作用就是实现通过索引访问对应的数据以及标签。使用自定义数据集时,可以用将其与结合使用

#深度学习#pytorch
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
Nanobot(OpenClaw 轻量实现)的底层原理解析

1分钟看图掌握核心观点👇图 1 VS 图 2,您更倾向于哪张图来辅助理解全文呢?欢迎在评论区留言。

#人工智能
Nanobot(OpenClaw 轻量实现)的底层原理解析

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#人工智能
为了随时随地控制 AI Agent,我做了一个 Web Terminal

上周我的电脑忘记充电,重启了,然后我重新打开我的web terminal,很快就恢复了之前的工作状态,不需要一个个打开terminal重新构建,按照分组以及web terminal里的历史命令,三两下就把需要的服务启动了,Agent的session也可以自动恢复,体验真的提升了一大截。所以,这篇文章要讲的不是“我做了一个很酷的系统”,而是一个很具体的痛点:‍我想在任何地方继续控制我的 AI 编程

#人工智能#前端
到底了