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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......
人工智能
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......
安全
终于有人把隐私计算讲明白了
本文将从隐私计算技术的起源开始说起,介绍什么是隐私计算,以及隐私计算的发展脉络,并进一步介绍隐私计算技术的一些应用场景。......
人工智能
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......
人工智能
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。......
人工智能
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......
人工智能
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......
人工智能
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......
人工智能
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......
人工智能
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......
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