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论文精读-《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》,2022

本文提出ReAct方法,通过将推理(Reasoning)与行动(Acting)结合,增强语言模型在复杂任务中的表现。传统模型通常只能进行推理或行动中的一种,而ReAct通过交替生成自由形式的推理轨迹和执行具体操作,使模型能动态调整决策。实验表明,在知识推理(HotpotQA、FEVER)和交互决策(ALFWorld、WebShop)任务中,ReAct显著优于单一推理或行动基线。该方法通过稀疏但灵活

#论文阅读#语言模型#动态规划 +1
目标检测之序章-类别、必读论文和算法对比(实时更新)

目标检测是计算机视觉领域(CV)热门且较成熟的主流研究方向之一,其应用广泛(自动驾驶、安防监控、医学影像分析、零售业货品管理等等)且已经深入到我们生活的方方面面,现在从个人学习角度,开展目标检测系列文章,主要侧重为深度学习,希望起到抛砖引玉的效果,如果有误的地方敬请指正。PS:应该注意到,近些年来,CV模型有融合的趋势,原来的目标检测模型不再是单一任务,往往能同时处理多种任务:目标检测、语义分割、

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#目标检测#算法#人工智能 +2
大语言模型系列-中文开源大模型

近期,OpenAI 的主要竞争者 Anthropic 推出了他们的新一代大型语言模型 Claude 3,该系列涵盖了三个不同规模的模型:Opus、Sonnet 和 Haiku。Claude 3声称已经全面超越GPT-4。这里先不提Claude 3的表现,先看一看目前开源的主流中文LLM。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理 +1
Linux开发环境配置-MySQL安装(六)

Linux开发环境配置-MySQL安装(六)1.官网下载对应版本mysql2.解压文件至/usr/local/目录tar -zxvf /root/mysql-5.7.30-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /usr/local/3.进入/usr/local/目录,并将解压后的文件夹改名为mysqlmv mysql-5.7.30-linux-glibc2.12-x86

#linux#git#运维
Agent开发01-概述

本文概述了基于大语言模型(LLM)的智能体开发框架,重点分析了规划、记忆和工具使用等核心组件。在规划部分,详细介绍了任务分解方法和反思机制,提出通过层次化任务网络和思维链等技术实现复杂任务求解,并阐述了Reflexion框架如何通过执行者、评估者和自我反思模型的协作实现迭代优化。评估部分区分了动态和静态两种评测方式,涵盖理解能力、知识准确性、工具使用效率等维度,建议采用准确率、延迟等量化指标进行全

#人工智能
Linux开发环境配置-Python3安装(四)

Linux开发环境配置-Python3安装(四)1.python官网自行下载想要的版本,本文选择的版本是Python-3.8.3.tgz,下载后解压tar zxvf Python-3.8.3.tgz2.安装相关预备环境yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel

#linux#运维#服务器
机器学习系列-生成模型和判别模型

监督学习模型可以分为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)

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#机器学习#人工智能#深度学习 +2
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