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AI Agent / 智能体观察笔记(中)
第二部分:斯坦福大学加州小镇观察 斯坦福大学和Google的研究团队发表了一篇《Generative
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: Interactive Simulacra of Human Behavior
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【AI科技大创意】2024年人工智能10大趋势
三、AI垂类定制、专门构建的AI
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奥利维亚·摩尔 (Olivia Moore) 是消费者投资团队的合伙人,她专注于投资市场初创公司。
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AI Agent新对决:LangGraph与AutoGen的技术角力
LangGraph作为一种新型的应用层混合专家模型,有着广阔的发展前景,它不仅可以增强RAG应用、助力代码生成,同时还可以打造Multi-Agent系统、构建Web
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活久见,世界上第一个被人类骗走钱的AI,刚刚出现了!
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: A Social Psychology View 举个例子,当你问「阿姆斯特丹的十大著名景点
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最顶尖的大语言模型人才,只关心这10个挑战
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小学生都能看懂的 Prompt 高级技巧: Few-Shots 、 COT 、 SC、 TOT 、 Step-Back
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手把手教你认识学会LangChain
LangChain组件 model I/O:语言模型接口 data connection:与特定任务的数据接口 chains:构建调用序列
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:给定高级指令,让链选择使用哪些工具
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中国大模型「顶流群聊」笔记
周明认为,这样一层一层做好,跟客户通过 AI
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因此,它们可以作为
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用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
在 https://blog.langchain.dev/reflection-
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/ 中有相关的描述,如下图: 我们只需要检查 Pipeline 的状态是否符合预期,提出自己的要求、对某些关键状态进行检查
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Agent四大范式 | 综述:全面理解Agent工作原理
什么是智能体Agent Autonomous
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又被称为智能体Agent。
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[论文] 阿里提出AgentScope:灵活强大的智能体框架
Transformers 库(Huggingface,2023 年)在其最近的更新中引入了一个自然语言 API,以与其 transformer 模型接口(Transformers-
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AI大模型LLM可以帮助企业做什么?
跟客户通过 AI
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LangChain 的问题所在
但我们真正想要知道的是如何创建
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,它们包含了我们迫切需要的 ReAct 工作流。
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从第一性原理看大模型Agent技术
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综述 如果你一直关注 AI 领域,你应该能看到一个清晰的技术脉络,一开始大家玩 Prompt 工程,接着是Prompt Chain或Flow,再到Agent,多Agent,很清晰的一个脉络架构
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