现在 未来 大模型Agent的过去
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天跟大家聊一些关于Agent发展的事情，如果说去年是RAG的元年，大家都在naiveRAG中添加各种技巧，使其变成AdavancedRAG，今年应该就是Agent的元年，年初RAG的迭代变成了......
Agent四大范式
什么是智能体AgentAutonomousagents又被称为智能体Agent，能够通过感知周围环境、进行规划以及执行动作来完成既定任务，在这些能力中，规划尤为重要，它涉及到复杂的理解、推理和决策制定，大语言模型出现以前，我们一般通过规则的......
创造神迹
编者按，AI能立即改变世界吗，为何巨额投资却难见成效，你是否也在思考，我们开发的AI产品真的解决了用户的需求吗，面对这些问题，许多公司陷入了困境，要么过于专注模型开发而忽视实际应用，要么盲目将AI融入产品而不考虑是否需要，这不仅导致资源浪费......
关于生成式AI的五大误区
两年前，大多数人还没有听说过生成式AI，而现在它却无处不在，发布后不久，ChatGPT就成为史上增长速度最快的应用程序，现在，苹果公司刚宣布计划将ChatGPT内置到iPhone中，很难找到一款不提供生成式AI功能的软件，然而，围绕生成式A......
训练模拟人形机器人的五种强化学习技术大PK
本文将使用五篇新发表的强化学习论文中介绍的五种算法，DDPG、SAC、PPO、I2A和决策转换器，来训练模拟人形机器人互相打斗并对训练结果进行排名，简介我想起了最近的一个老电视节目，Battlebots，，并想对这个节目进行进一步的改造，因......
GPU和CPU如何混合训练 大模型训练的GPU联手CPU显存优化分析方法
随着深度学习模型复杂度和数据集规模的增大，计算效率成为了不可忽视的问题，GPU凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配，然而，由于服务器的显存非常有限，随着训练样本越来越大，显存连一个样本都容不下的现象频频发生，除了升级硬件，烧钱，、......
轻松拿捏多计划选择！ Agent Planning大揭秘
在人工智能的世界里，我们经常面临一个挑战，如何让机器像人类一样，面对复杂任务时，能够生成多种可能的解决方案，并从中选择最优的计划呢，这正是&，ldquo，多计划选择&，rdquo，MultiPlanSelecti......
memory大揭秘 Agent 记忆从哪儿来
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天开始我们来详细看看智能体的大脑&，mdash，&，mdash，记忆模块的内部，主要从三个方面来扒一扒，记忆从哪儿来，记忆长啥样，以及怎么用记忆，今天我们主要聊聊记......
五个超级容易上手的AI项目
提升AI技能，动手实践是最有效的途径，很多人都执着于&，ldquo，新技术怎么用&，rdquo，，其实应该多想想&，ldquo，我能解决什么问题&，rdquo，这样做，你的技术就能变成......
大模型RAG系统的4层境界！ 微软新综述
今天分享这篇很干的文章！通过对RAG系统的用户Query进行难度区分，进而可以将系统划分为4个等级，RetrievalAugmentedGeneration，RAG，andBeyond，AComprehensiveSurveyonHowto......