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从零理解 LLM 与 Agent
"相关结果 300条LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。 LLM 技术的主要特点是可以从大规
blog.csdn.net当大家还在讨论AI是否能进行复杂推理的时候,另一个有"破坏力创造"的进步却在悄然发生。那就是AI与基因编辑技术的结合!! 我曾经参与生物芯片公司的运营, 所以从实务上深入分析这个应用带来的影响, 但是如果产业知识对您过于艰涩, 您可以直接看我的结论。 基因工程技术的引入彻底改变了生物医学研究,使得对
blog.csdn.net使用AI来生成一部分代码比较常见，那你考虑过让AI完成整个项目吗？ 今天我们介绍的开源项目，它希望为世界上第一位人工智能开发伙伴，可独立完成95%的开发任务，它就是：GPT Pilot GPTPilot 是什么 GPT Pilot 旨在提供第一个真正的 AI 开发伙伴。不仅仅是一个自动完成功能或 P
blog.csdn.net还记得在 8月份，我们公开的 AgentBench 测试榜单吗？在当时的榜单中，各类开源模型的智能体能力普遍表现不佳。 对于 Agent 能力提升的策略，现有许多工作多使用 Prompt / 微调方法优化模型，在单项智能体任务上取得了卓越的表现，但智能体任务之间的促进及泛化效果有待进一步探索。 其实
blog.csdn.net基于大语言模型的问答技术研究进展综述 文森 1,2，钱力 1,2,3，胡懋地 1,2，常志军 1,2 1 (中国科学院文献情报中心 北京 100190) 2 (中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 北京 100190) 3 (国家新闻出版署学术期刊新型出版与知识服务重点实验室 北京 10019
blog.csdn.net1. Query多样性 2019 Query Expansion Techniques for Information Retrieval: a Survey 传统搜索Query的扩展，有基于用户搜索日志挖掘的相似Query，有基于相同召回文档关联的相似Query，也有基于SMT的Query改写方案
blog.csdn.netDatawhale干货 作者：陈安东，Datawhale成员 前 言 在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。大模型强大的推理以及生成能力成为了搭建智能体的最好的组件。本内容来源于Datawhale的开源的“生成大模型基础（s
cloud.tencent.com文章目录 简介 KnowAgent思路 准备知识 Action Knowledge的定义 Planning Path Generation with Action Knowledge Planning Path Refinement via Knowledgeable Self-Learning K
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