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这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手

“OpenAI的闭源多模态模型o1再次霸榜好久了,这使得开源界与闭源界之间的差距进一步拉大。**早期的开源视觉语言模型(VLM)主要采用直接预测方法,在回答问题时立即生成简短的答案。这种直接反应范式的主要局限性在于它缺乏结构化的推理过程,这使得它对需要逻辑推理的任务效率较低。大量的研究结果表明,**这些问题的一个重要原因是现有VLM中推理过程的系统性和结构化不足。具体来说,通过引用系统,该模型不生

伦敦大学学院EuniAI团队开源AI智能体Prometheus,在SWE-bench Verified上取得71.2% Pass@1成功率。该系统通过统一知识图谱和多智能体协作框架实现代码理解与自动修复,支持多种编程语言,API成本仅$0.23/issue。团队已上线交互式演示平台,并计划进一步增强系统"工程意识",打造下一代代码理解与自动修复平台。

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文章详细介绍了智能体AI Agent作为新一代AI与传统AI的区别,它能自主规划、执行任务而不止于问答。AI Agent包含核心大脑(大模型)、记忆系统、工具集和规划能力,已达到黄金段位水平。在各行各业应用广泛,可解放人力从事高价值工作。虽会替代部分重复性任务,但也创造新机遇。文章提供了主流平台选择指南和使用避坑建议,帮助读者有效利用AI Agent提升效率。告别一问一答的传统AI,智能体AI A

文章详细介绍了智能体AI Agent作为新一代AI与传统AI的区别,它能自主规划、执行任务而不止于问答。AI Agent包含核心大脑(大模型)、记忆系统、工具集和规划能力,已达到黄金段位水平。在各行各业应用广泛,可解放人力从事高价值工作。虽会替代部分重复性任务,但也创造新机遇。文章提供了主流平台选择指南和使用避坑建议,帮助读者有效利用AI Agent提升效率。告别一问一答的传统AI,智能体AI A

最近这段时间,**氛围编程(Vibe Coding)**真的是火爆了。这个概念是由 AI 大神 Andrej Karpathy 于今年 2 月初在社交平台上提出的,并迅速成为一种新兴的编码方式。

单纯的大模型,只能对话和生成文本,是“思想的巨人,行动的矮子”。配上Agent的大模型,能感知环境、使用工具、执行任务,成为“万能助手”。MCP、Function Calling 和 A2A。这三项技术,并不是有你无我的排斥关系,而是可以通力协作的互补关系。大模型通过 Prompt 学习工具使用,实现非结构化任务处理,克服传统规则的“刚性”,使得AGI(Artificial General Int

单纯的大模型,只能对话和生成文本,是“思想的巨人,行动的矮子”。配上Agent的大模型,能感知环境、使用工具、执行任务,成为“万能助手”。MCP、Function Calling 和 A2A。这三项技术,并不是有你无我的排斥关系,而是可以通力协作的互补关系。大模型通过 Prompt 学习工具使用,实现非结构化任务处理,克服传统规则的“刚性”,使得AGI(Artificial General Int








