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目录
探索 AI 智能体工作流设计模式
《探索 AI 智能体工作流设计模式》 欢迎关注公众号 柏企阅文 由大语言模型(LLM)驱动的智能体是利用 LLM 进行问题推理、制定可行计划并使用一组工具执行这些计划的系统。简单来说,这些智能体融合了高级推理能力、记忆力和任务执行能力。 基于 LLM 的 AI 智能体工作流设计模式自 2022 年末
2025-04-09 13:19
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Agent
AI Agent 架构新变革:Plan-and-Execute 引领智能新潮流
AI Agent 架构新变革:Plan-and-Execute 引领智能新潮流 AI Agent 的发展一直备受瞩目。今天,我们就来深入探讨一种全新的架构——Plan-and-Execute,它正悄然改变着 AI Agent 解决复杂任务的方式。 传统 ReAct 架构的困境 曾经,ReAct(推理
2025-04-09 13:09
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Agent
RAG完整指南
解锁 RAG 技术:企业数据与大模型的完美融合之道 为什么需要 RAG? 我们可以使用像 ChatGPT 这样的大语言模型(LLM)来创建星座运势等内容,或者应用于工作等更实际的场景。然而,问题在于企业通常拥有大量的文档、规则、条例等信息,而 ChatGPT 对此一无所知。 此时有两种选择:一是用企
2025-04-09 13:03
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RAG
探索大型语言模型新架构:从 MoE 到 MoA
探索大型语言模型新架构:从 MoE 到 MoA 当前,商业科技公司纷纷投身于一场激烈的竞赛,不断扩大语言模型的规模,并为其注入海量的高质量数据,试图逐步提升模型的准确性。然而,这种看似顺理成章的发展路径逐渐暴露出诸多内在局限。一方面,高质量数据的获取并非易事;另一方面,计算能力的瓶颈以及在普通用户硬
2025-04-09 12:58
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LLM架构
专家混合(MoE)大语言模型:免费的嵌入模型新宠
专家混合(MoE)大语言模型:免费的嵌入模型新宠 今天,我们深入探讨一种备受瞩目的架构——专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)大语言模型,它在嵌入模型领域展现出了独特的魅力。 一、MoE 架构揭秘 (一)MoE 是什么? MoE 是一种包含多个被称为“专家”子网的架构,每个子网专
2025-04-09 12:51
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LLM架构
运行一个大模型需要多少GPU?
为大型语言模型(LLM)提供服务需要多少GPU内存? 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)已经成为推动自然语言处理和理解的关键技术。然而,随着模型规模的不断扩大,为这些模型提供服务所需的GPU内存也成为一个亟待解决的问题。本文将深入探讨如何估算为LLM提供服务的GPU内存需求,并提供实际应用的示例
2025-04-09 12:40
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理论基础
神经网络本质不过是初中生都会的复合函数?
2025-04-08 13:17
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理论基础
3月AI论文精选十篇
1. Feature-Level Insights into Artificial Text Detection with Sparse Autoencoders 核心贡献:通过稀疏自编码器揭示AI生成文本的检测特征,提出基于特征分布的鉴别方法。研究发现,AI文本在稀疏编码空间中呈现独特的"高频低幅
2025-04-07 21:34
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论文速递
强化学习详解第四部分:函数逼近,让强化学习适用于复杂世界
我们在强化学习之旅中来到了关键节点 到目前为止,我们探索的环境中,智能体可以明确表示每一个可能的状态 - 动作对。但一旦踏入现实世界的复杂环境,这种 “奢侈” 便不复存在。 |文末点击阅读原文查看网页版| 更多专栏文章点击查看:
2025-04-06 19:24
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强化学习
03.31-04.06 论文速递 聚焦具身智能、复杂场景渲染、电影级对话生成等前沿领域
2025-04-06 12:21
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🌟 论文速递 | 2025.03.31-04.06 📢 聚焦具身智能、复杂场景渲染、电影级对话生成等前沿领域 1️⃣ 具身智能体:从脑启发到安全协作系统 论文标题: Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired
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