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AI Agents:揭秘数字化工人构建术,颠覆未来职场格局!

2024年12月22日14时 作者 AI技术研习社

人工智能代理正在改变软件开发方式,它们利用LLMs进行推理、决策和学习。本文探讨了AI代理的核心组件及其如何工作,并讨论了其对未来技术交互的深远影响。

分类 大模型 标签 AI Agents、 技术创新、 效率提升、 数字化伙伴、 生产力、 自主决策 发表评论

揭秘监督微调(SFT):语言模型性能跃升的秘密武器!

2024年12月19日14时 作者 AI技术研习社

大型语言模型(LLMs)的训练通常分为多个阶段,包括预训练和后续的微调阶段。虽然预训练成本高昂(通常

分类 大模型 标签 BERT-base-uncased、 DataCollatorWithPadding、 Python、 强化学习、 监督微调、 训练参数 发表评论

LLMs开发者必看!Pydantic AI代理框架震撼登场!

2024年12月17日14时 作者 AI技术研习社

PydanticAI 提供了一个强大的框架用于构建具有生成 AI 的健壮、生产级应用,通过利用 Pydantic 的数据验证功能并与 LLMs 无缝集成确保结构化、类型安全和安全的交互。

分类 大模型 标签 2025年、 AI代理框架、 AWS、 OpenAI、 PydanticAI、 微软 发表评论

Long Term Memory:揭开人工智能自我进化的核心秘密!

2024年12月16日14时 作者 AI技术研习社

随着大型语言模型的进步,通过长期记忆实现AI的自我进化成为新的研究方向。本文探讨了LTM作为基础如何助力模型在复杂任务中实现终身学习和适应性。

分类 大模型 标签 AI进化、 GPTs、 个性化数据、 终身学习、 语言理解、 长期记忆 发表评论

手把手教你打造通用型LLM智能体,一文读懂核心原理!

2024年12月15日22时 作者 AI技术研习社

为什么要构建一个通用型代理?因为它不仅是一个强大的原型工具,更是开启无限可能的关键一步。
通过通用代

分类 大模型 标签 可配置性、 安全性、 性能优化、 模块化设计、 系统框架、 跨平台部署 发表评论
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