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什么是好的提示词

幻觉(hallucination)及如何减少幻觉。

【datawhale】Agentic AI学习笔记

本质是AI,可以说是可以通过调用不同的agent来实现任务的AI辨析:AI Agent 和 Agentic AI 区别AI Agent本质是Agent,是可以利用AI的agent。FYI:Agent更多是强化学习中的概念,即与环境进行交互,执行action,得到rewards如图(Sapkota et al.),AI Agent接收用户设定的温度值,并自主控制加热或冷却系统以维持目标温度。

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#人工智能#学习
【论文解读】GraspMAS: Zero-Shot Language-driven Grasp Detection with Multi-Agent System

本文提出GraspMAS框架,通过多智能体系统解决语言驱动抓取检测的两大挑战:复杂指令理解不足和环境适应性差。系统包含三个智能体:Planner制定策略,Coder生成执行代码,Observer评估反馈,形成闭环决策。该方法无需额外训练即可实现上下文感知抓取,在模拟和真实环境中验证了有效性。创新点在于利用LLM(GPT-4)实现任务可迁移性,通过多智能体协作提升复杂场景下的决策能力。

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#人工智能#机器人
【PhD面试】香港城市大学DS

Good morning, esteemed professors. My name is 【名字】, and you can also call me 【英语名】. I’m honored to be here today to interview for the PhD in Data Science program.在你的研究计划中多次提及公平性和可解释性。如果委员会挑战你“如何保证你模拟的

#面试
【面经】多模态大模型

本文系统梳理了AI领域的核心知识体系,涵盖深度学习基础、大语言模型、多模态技术和工程实践。重点包括:1)Transformer架构核心组件及其在CV/NLP中的应用;2)LLM的预训练、微调(LoRA等)和对齐技术(RLHF/DPO);3)多模态模型的视觉编码器、连接器设计和训练流程;4)分布式训练框架和评估基准。文章还列举了典型面试题,涉及Self-Attention计算、CLIP训练缺陷分析、

#深度学习#多模态#面试
【论文阅读】RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

超参数(hyperparameter)的选择对于最终结果有重大影响数据集大小(training data size)最好的模型在GLUE, RACE和SQuAD上达到了最先进的结果。

#bert#人工智能
【面经】多模态大模型

本文系统梳理了AI领域的核心知识体系,涵盖深度学习基础、大语言模型、多模态技术和工程实践。重点包括:1)Transformer架构核心组件及其在CV/NLP中的应用;2)LLM的预训练、微调(LoRA等)和对齐技术(RLHF/DPO);3)多模态模型的视觉编码器、连接器设计和训练流程;4)分布式训练框架和评估基准。文章还列举了典型面试题,涉及Self-Attention计算、CLIP训练缺陷分析、

#深度学习#面试
【面经】多模态大模型

本文系统梳理了AI领域的核心知识体系,涵盖深度学习基础、大语言模型、多模态技术和工程实践。重点包括:1)Transformer架构核心组件及其在CV/NLP中的应用;2)LLM的预训练、微调(LoRA等)和对齐技术(RLHF/DPO);3)多模态模型的视觉编码器、连接器设计和训练流程;4)分布式训练框架和评估基准。文章还列举了典型面试题,涉及Self-Attention计算、CLIP训练缺陷分析、

#深度学习#面试
【vscode: 基于Code Runner直接运行多文件C程序】

当时搞多文件运行时,找了很多方法(大部分都是改tasks.jsion),花了很多时间,但一直没成功。????后来在百度知道上看到了一个很简单很快捷的方法。而且还因此知道了另一个好用的插件。希望可以给有需要的人一些帮助。直接来个任意门转载自:【vscode: Code Runner如何直接运行多文件C程序】https://mbd.baidu.com/ma/s/WqC2o05f...

#c++#c语言#visual studio code
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