文章列表-AI魔法学院

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向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍

随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代，向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。

开源模型

为什么说腾讯22年前的这份神级PPT是立项汇报的天花板？

OK，结论摆出来了，接下来进入市场分析部分，仅仅看这个市场分析的目录就能看到作者在这个领域是做过极为充分的调研的。

PPT 腾讯立项汇报

90个常用的思维模型

例如，系统思维帮助我们看到整体，而不仅仅是局部，可以更加系统地分析问题，找到最佳解决方案。

大模型工作

中国大模型融资暗战：罗曼蒂克的快速消亡

2024年春节是一个分水岭。

大模型暗战

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

2.1 Multi-Agent 的系统分类和特点 Multi-Agent 系统（MAS）主要可以分成以下类别： Multi-Agent系统的主要具有以下的特点： 1.

大模型 Agent

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读：也看大模型参数与显卡大小的大致映射策略

在前面的文章中，我们介绍了大模型占用显卡空间的一些分析情况，这次我们继续来看看具体量化角度上的结论。

开源模型

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

仅提供情绪分类结果，不需任何引言。

GPT-4 提示词

大模型业务应用中数据准备的要求、难点及解决思路

针对大模型在商业银行垂直场景的应用，下面我们分环节、分场景地围绕大模型训练数据的要求进行探讨。

大模型

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

我们可以把日常要处理的场景做个分类：一类是孤立的，断续的场景。

大模型

解读提示工程（Prompt Engineering）

Prompt的分类从不同的视角，可以对Prompt 进行不同的分类。

Prompt 提示词

GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程

数据预处理：这涉及特征缩放和归一化、处理缺失数据、异常值检测、分类数据编码以及将数据分割为训练集、验证集和测试集。

LLM 大模型 GitHub

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

4、应用两大方向：自动化（自主智能体）、拟人化（智能体模拟）结合目前学术界和产业界基于LLM开发的AI AGENT应用情况，能够将AI AGENT划分为两大类：自主智能体，力图实现复杂流程自动化

AI Agents 大模型

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

步骤1：任务规划（Task Planning）该阶段，ChatGPT分析用户请求，理解其意图，将其分解成能被解决的子任务。

提示词 prompt

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

”等技术，大模型 Agent 通过一整套流程化，机制化的方式促使大模型模拟人类智能的决策过程，以代替人类完成一些具体的任务。

AI Agents 大模型

从第一性原理看大模型Agent技术

在这过程中，我们发现，这种发散的方法也有局限性，例如24点问题，它不能很好地解决，那么我们就会尝试把这个问题进行垂直分解，分成三步来做，每一步分解成多个子问题，类似于动态规划的做法，就好像把一个大任务拆解成了三个小的子任务

大模型 agent

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