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  • 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。......
  • 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......
  • 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」......
  • 检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种强大的工具,它通过将企业外部知识整合到生成过程中,增强了大语言模型(LLM)的性能。......
  • RAG可以从权威的、预先确定的知识库中检索出相关的上下文片段,然后将问题和检索结果一起传给大模型,大模型依赖这些特定输入生成最终的答案。这样既保证了来源的可靠性,避免了大模型的过度发......
  • AIAgent已经成为众多科技巨擎布局与发力的关键领域,比如领头羊企业OpenAI刚发布不久的GPTsBuilder与AssistantsAPI正是其在AIAgent领域的最新布局,也彰显了其在这个领域的信心与野心。......
  • 大型语言模型(LLM)已经取得了显著的成功,尽管它们仍然面临重大的限制,特别是在特定领域或知识密集型任务中,尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时,常会产生“幻觉”现象。为......
  • 自前年ChatGPT爆火以后,很多生成式AI应用都采用了检索增强生成(RAG)技术来生成对话。尽管RAG不断地在进步和优化,但是越来越多的团队都在积极探索下一代AI应用的新形态,聚焦于新的应用新星......
  • 知识图谱是一个有向图结构,描述了现实世界中存在的实体、事件或者概念以及它们之间的关系。其中,有向图中的节点表示实体、事件或者概念,图中的边表示相邻节点之间的关系。......
  • 对于机器学习算法的盘点,网上屡见不鲜。但目前,还没人能结合使用场景来把问题说明白,而这一点正是本文的目的所在。......
  • 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。......
  • 本文主要介绍机器学习基础知识,包括名词解释(约30个)、基础模型的算法原理及具体的建模过程。......
  • AI目前在不同行业有各自的细分应用。对话机器人,针对不同的业务场景,有每个领域的细分落地。由此,对于对话机器人的整体设计思路也不同。......
  • 如果您曾经参与过数据科学项目,那么您可能会意识到数据挖掘的第一步和主要步骤是数据预处理。在现实生活问题中,我们得到的原始数据往往非常混乱,机器学习模型无法识别模式并从中提取信息。......
  • 有的人可以徒手推导机器学习算法公式,可以深入源码了解算法的实现,又或者在Kaggle比赛中获得不错的名次,但在实际的项目中却走得“步履蹒跚”,究其根本原因是机器学习知识体系还不完善。......
  • 人工智能(ArtificialIntelligence,AI),从科学的角度来说,人工智能是研究爱、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论与方法、技术应用系统的一门科学。这么科学主要包括语音识别、图像识别......
  • 随着互联网业务的发展,产生了大量的数据,数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来,就形成了知识图谱。......
  • 本文详细分析了在信息流推荐中,传统NLP做内容理解时的局限性,以及新的要求。我们通过对实际用户行为的分析,总结了一套基于兴趣点图谱的内容理解方案......