讨论问题的前提是概念的澄清，概念的混淆是研发沟通中的一大障碍，极大地影响了沟通的效率。在人工智能尤其是机器学习领域，算法和模型是两个相关而又有区别的两个概念，弄清二者的含义和联系可以使我们讨论的问题更加明确。什么是算法？在计算机领域，算法有着明确的定义。为了通俗起见，这里引用百度百科对算法的描述：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统

AI带来的最大改变之一就是人们交互方式的改变。从传统的键盘/鼠标到触摸屏点击操控，终于迎来了智能语音交互。随着智能语音应用逐渐普及和发展，我们仿佛可以捕捉到到智能交互发展轨迹。在一次大会...

的最大优势在于它与 Spring 生态系统的无缝集成。在此，我们将重点介绍10个具有代表性的Agent应用构建框架，并对其他常见的框架进行简要概述，以期为大家提供一个相对全面的视角，了解这一领域的现状和潜在趋势。它简化了创建业务友好型智能体的过程，使得快速理解GenAI的价值变得轻而易举，这为缩短产品上市时间和提供即开即用的定制选项提供了便利，尤其适合构建如营销智能体这样的轻量级智能体。它的多智能

【引子】我的专辑《DuerOS 的AI 实战》涵盖了DuerOS应用中较多方向的内容，有点有面，已经有39篇文字，本文是第40篇。四十不惑，如果读者目前还无法掌握DuerOS的应用全貌，或许这一篇文字能给大家提供帮助。如果是一个硬件产品，如何能够通过语音与它交互呢？马上出现在脑海里一个词——人工智能（AI）。实现一个具有人工智能的产品是不是太难了呢？幸运的是，拥有了Du......

目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架，基本可以适用于RAG 和Age

深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。经常用到的激活函数有哪些呢？如何进行选择呢？关于激活函数激活函数（Activation Fun

在《神经网络中常见的激活函数》一文中对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集——而在神经网络领域中的另一类重要的函数就是损失函数，那么，什么是损失函数呢？损失函数是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数，用于衡量预测值与实际值的偏离程度。在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准

【引】 多年前，我跟亚孟相识于百度，当时他在百度云，我在那时的智能硬件事业部。在一个微信群里各自张狂，就约在百度大厦的咖啡馆当面互吐，于是成了朋友。亚孟是个难得的具有产品思维和商业意识的技术人，对云计算有着独到而深刻的见解和实践能力。而且，他是一个趣人，说话犀利又透着幽默，在他的公众号 “云算计”系列文章中可以看到他的很多本色表演。最近， 他将多年云计算相关的经验笔耕成册，即《云计算行业进阶指南》

【引】“枯萎，无法回避，如人之生老病死；荒芜，无法接受，如碌碌无为一生。” 这是周六回乡下除草的感受。有所得，有所感，对工程技术也是如此。将大文档分割成较小的分块是一项关键而复杂的任务，对RAG系统的性能有着重大的影响。一般地，RAG系统旨在通过将基于检索的方法和基于生成的方法相结合，提高产出的质量和相关性。有多种框架提供了文档分块方法，每种方法都有自己的优点和典型用例。或许，利用主题感知的句子嵌

随着大模型应用开发的兴起，各种应用开发框架也蓬勃兴起。对应于大模型的应用方向RAG和Agent， 微软分别推出了Semantic Kernel 和 Autogen 两个框架。本文是Semantic Kernel 的一些学习笔记，或许，Semantic Kernel 的成功应用应该算是微软的office copliot 全家桶了。什么是Semantic Kernel？Semantic Kernel是