演示如何使用agents 来创建一个自定义数学应用程序，利用 OpenAI 的 GPT3.5 模型。对于应用程序的前端，我将使用，这是一个易于使用的开源 Python 框架。这个生成式数学应用程序，让我们称之为“数学大师”，旨在帮助用户解决数学或推理/逻辑问题。

在当今充满活力的销售领域，人工智能和人类专业知识的融合已变得不可或缺。在引领这一变革的创新解决方案中，SalesGPT 是一款由 Langchain 先进决策能力赋能的 AI 销售助手。SalesGPT 代表了销售自动化的一次飞跃，具备以上下文为基础的 AI 销售代理的独特能力。这种上下文意识使得 SalesGPT 能够与潜在客户进行自然对话，模拟经验丰富的销售专业人员的微妙行为，并根据对话阶段动

常见的解决软件工程中复杂问题的方法是将问题分解为多个子问题。受此启发，我们提出了一种用于软件工程 AI（MASAI）智能体的模块化架构，其中不同的由LLM驱动的子智能体具有明确定义的目标和策略，旨在实现这些目标。我们的模块化架构提供了几个优势：（1）在子智能体之间使用和调整不同的问题解决策略，（2）使子智能体能够从存储库中分散的不同来源收集信息，（3）避免不必要的长轨迹，从而增加成本并添加无关的上

原标题作者机构: 麻省理工学院 Massachusetts Institute of Technology摘要: 在这项工作中，我们介绍了一个利用大语言模型（LLMs）的处理和推理能力进行语音摘要的框架。我们提出了一个端到端系统，将一个经过指令调整的LLM与一个音频编码器相结合，将语音转换为LLM可以解释的标记表示。利用一个带有配对语音文本数据的数据集，整个系统被训练为对相同语义信息的提示生成一致

将语言模型规模扩大到数十亿个参数使得上下文学习成为可能，这允许模型在非特定训练任务上进行指令调优和少样本学习。这在翻译、摘要和问答等语言任务上取得了突破性表现。此外，除了这些关联的“系统1”任务外，最近在思维链提示学习方面的进展展示了强大的“系统2”推理能力，回答了关于人工通用智能的一个问题，即LLMs是否可以推理。该领域始于能否让LLMs解决小学数学文字题的问题。本文回顾了快速扩展的基于提示的L

我们仅涉及了提示、模型和输出解析器的基础知识 - 要深入了解这里提到的所有内容，请参阅文档的此部分。我们只是简单介绍了检索的基础知识 - 想要深入了解这里提到的所有内容，请参阅文档的这一部分。我们只是简单介绍了代理的基础知识 - 想要深入了解这里提到的所有内容，请参阅文档的这一部分。我们将展示如何使用通过 API 提供的模型，如 OpenAI，以及本地开源模型，使用像 Ollama 这样的集成。这

近年来，深度强化学习（DRL）方法已经为许多复杂领域生成了非常成功的控制器。然而，这些模型的不透明性限制了它们在航空航天系统和安全关键领域中的适用性，因为一个错误可能带来严重后果。在本文中，我们提出了在DRL控制器的训练和验证方面的新进展，可以帮助确保它们的安全行为。我们展示了一种利用k-归纳的设计以验证活性属性的方法。此外，我们还简要介绍了神经李雅普诺夫屏障证书，并总结了它们在一个案例研究中的能

在这里，我们将使用 LangGraph、Groq-Llama-3 和 Chroma 构建可靠的 RAG 代理。我们将结合以下概念来构建 RAG 代理。自适应 RAG (论文。我们已经实现了本文中描述的概念，构建了一个路由器，用于将问题路由到不同的检索方法。校正 RAG (论文。我们已经实现了本文中描述的概念，开发了一个回退机制，用于在检索到的上下文与所问问题不相关时继续进行。自身 RAG (论文。

决策森林（DF）是一类用于监督分类、回归和排序的机器学习算法。顾名思义，DF使用决策树作为构建块。如今，最流行的DF训练算法是随机森林和梯度提升决策树。TensorFlow决策森林（TF-DF）是一个用于训练、评估、解释和推断决策森林模型的库。在包含数值、分类和缺失特征的数据集上训练一个多类分类随机森林模型。在测试数据集上评估模型。准备模型以供使用。检查模型的整体结构和每个特征的重要性。使用不同的

自动编码器模型是神经网络或深度学习的重要应用。它们广泛应用于降维、图像压缩、图像去噪和特征提取。它们还应用于异常检测，并取得了优秀的结果。深度学习是机器学习的一个完整领域。鉴于并非所有读者都熟悉深度学习，我在本章中专门介绍了深度学习的基础知识。因为很多读者熟悉回归，所以我将从回归的角度介绍深度学习，并使用逻辑回归来解释神经网络图。这种回归友好的方法可以帮助读者理解神经网络建模。在此基础上，我将解释