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从AI小白到大神的7个细节:让你开窍逆袭
在当今科技界,人工智能无疑是最炙手可热的话题。然而,这个领域充斥着专业术语,使得理解每次技术革新的具体内容变得颇具挑战性。......
构建AI大模型应用技术栈有哪些
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建,以及不同技术组件的关键作用。......
如何构建高效的智能应用:大模型五层技术架构详解
随着人工智能技术的不断发展,各类智能应用正在迅速普及,成为推动各行业数字化转型的重要力量。本文将通过大模型五层技术架构,详细解析智能应用的技术架构,帮助读者更好地理解和应用这些技术......
AI智能体Agent的核心架构:记忆、工具与行动
近年来,人工智能技术不断发展,智能体Agent在各种应用场景中发挥着越来越重要的作用。这篇文章将详细解析智能体Agent的记忆与决策框架,探讨其多模态感知、记忆、规划决策等各个环节的实现与应......
大语言模型(LLM)工作的3个步骤
生成式AI中常说的token是什么?嵌入(Embeddings)是什么意思?为什么现在的AI具有生成能力?AI是怎么和你进行对话的?为什么都说提示词很重要?为什么同一段提示词,同一个AI模型/工具,多问几......
大模型应用的10种架构模式
在塑造新领域的过程中,我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说,已经司空见惯,设计模式已成为程序员们的重要技能。然而,当我们转向大模......
AI大模型+RAG的综述
大型语言模型(LLMs)展现了显著的能力,但面临诸如幻觉、过时知识以及不透明、无法追踪的推理过程等挑战。检索增强生成(RAG)通过整合外部数据库的知识,已成为一个有前途的解决方案。......
RAG技术架构与实现原理
RAG模型的核心思想是通过检索和生成的有机结合,弥补生成模型(如GPT-3、BERT等)在处理知识密集型任务时的不足。传统的生成模型在面对复杂问题时,常常因缺乏足够的知识而生成出错误或无关的回......
企业内部如何更好落地大模型
对于软件企业而言,在已有的软件上增加AI功能,并带来新产值,已经被Notion、多邻国等产品所验证。除此之外,在企业生产场景中,集成LLM的能力,并为企业组织赋能,也成为人们关注AI落地的一个......
AI大模型赋能制造业的4个基本趋势
数字化是巨变时代的分水岭,已成为企业、城市、国家之间竞争急剧分化的催化剂。制造业是数实融合最主要的产业部门,其融合的方式、广度和深度,能够直接影响甚至决定制造业的先进水平和全球竞争......
AI 智能体:应用前景与对算力需求的影响
AI技术和大语言模型的飞速进步,使得AI智能体这一人工智能技术的重要载体,得以凭借大数据、算法和计算能力的提升,实现对现实世界的感知、理解、决策和执行能力。随着研究的不断深入,AI智能体......
企业数字化智能体:打造企业数智化AI底座
2023年算得上是AI爆发的元年,自ChatGPT问世之后,国内外各种人工智能大模型都迅速出击,只为赶上这趟高铁。各式各样的人工智能应用软件层出不穷,多种AI应用创新场景被不断挖掘出来,例如文本......
企业构建AI大模型应用的步骤流程与关键问题解析
构建企业级AI大模型驱动的应用系统是一项跨越技术与业务边界的综合性任务,它不仅考验着企业在业务领域知识的深度,也挑战着企业基于AI大模型构建应用的技术高度。这一过程要求业务专家与AI大模......
一文了解AI Agent
AIAgent,即人工智能体,是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。简单理解,是一种基于大语言模型,能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。......
AI大模型技术的四大核心架构演进之路
本文将深入探讨四种关键的大模型技术架构:纯粹Prompt提示词法、Agent+FunctionCalling机制、RAG(检索增强生成)以及Fine-tuning微调技术,揭示它们的特性和应用场景。......
AI下半场-Agent
什么是Agent?Agent:基于大型语言模型的常识能力、推理能力,用于迭代运行一些目标或任务。......
深入了解大语言模型运维 (LLMOps)
大语言模型正在如何改变我们构建人工智能产品的方式,以及重塑MLOps的全貌......
理解 AI 大模型:参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型在各个领域展现出强大的能力,也引起了广泛关注。在了解这些模型时,我们经常会看到诸如「参数」、「Token」、「上下文窗口」、「上下文长度」和「温度」......
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