所有文章 > 当前标签:AI概念

一文说尽大语言模型技术之三:LLM的参数高效微调
2024/08/05
原文较长,经过细致分析,我们可以从三个不同的角度深入探讨,以全面理解大型语言模型技术。这将有助于启发我们在研究或定制大型语言模型方面的思考。对原博主的精心整理表示感激: 一文说尽大语言模型技术之一:LLM的架构 一文说尽大语言...

一文说尽大语言模型技术之二:LLM的分布式预训练
【AI驱动】
原文较长,细度之后可以分为三方方面分别深入了解,让我们对大语言模型技术有一个全面的认识,从而对我们研究或定制大语言模型起到抛砖引玉的作用,感谢原博主的整理: 一文说尽大语言模型技术之一:LLM的架构 一文说尽大语言模型技术之二...
2024/08/05

想要系统了解Agentic Workflow,看这25篇论文就够了
【AI驱动】
为了让大家更好地学习与理解Agentic Workflow,本文精选了25篇智能体工作流相关的论文,并将其分为技术框架、系统(套件与工具)、评估测试基准、编程语言、模型与工作流及方法论六大类,希望对大家有所帮助。
2024/07/30

一文搞懂AI相关概念和区别:GPT、AIGC、LLM、Transformer、LangChain
【AI驱动】
ChatGPT横空出世后,伴随而来的是大量AI概念,这些概念互相之间既有联系也有区别,让人一脸懵逼,本文整理了一些场景的AI相关概念的辨析,供大家学习理解。 1)Transformer 2)GPT 3)InstructG...
2024/07/02

AI大模型应用的6种架构设计模式,你知道几种?
【AI驱动】
根据多年的架构设计经验,作者在文中整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式,试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战,比如:成本问题、延迟问题以及生成的幻觉等问题。
2024/06/27

大模型、RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI:区别与联系
【AI驱动】
在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。
2024/06/12

AI Agent框架 – 7大认知框架全解析与代码讲解ai实现
【AI驱动】
AI・AI Agent・代码讲解ai・AI Agent架构・AI大模型 生成式AI和AI Agent将彻底改变我们工作的方式,本文全面解析7大Agent认知框架的设计理解和实现方式。
2024/06/06

AI Agent架构概况:关于推理、规划和工具调用
【AI驱动】
这是一篇由IBM和微软的研究人员于2024年4月发表的名为《The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey》的论文,论文详细研究并分析了当前AI Agent架构的发展概况,主要关注AI Agent在实现复杂目标时所需的推理、规划和工具调用能力。
2024/06/05

监督式学习与无监督学习:有何区别?
【AI驱动】
在本文中,我们将探讨两种数据科学方法的基本原理:有监督和无监督。看看哪种方法适合您的情况。
2024/04/30

视觉AI技术体系及趋势概述
【AI驱动】
随着人工智能技术的不断发展,视觉AI技术已经成为各行各业的关注焦点。视觉AI技术体系包括图像识别、图像生成、目标检测与跟踪、视频分析等核心模块,这些模块在医疗诊断、自动驾驶、智能安防、娱乐等领域展现出了巨大的应用潜力。在趋势方面,视觉AI技术正朝着深度学习和神经网络模型的优化发展,同时结合大数据和云计算,实现了对复杂场景的高效处理和精准识别。未来,随着算法的不断创新和硬件设备的提升,视觉AI技术将更加普及和成熟,为社会带来更多便利和创新。
2024/04/13

AI、机器学习、深度学习与神经网络:有何区别?
【AI驱动】
虽然人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习和神经网络是相关的技术,但这些术语经常被交替使用,这经常导致人们混淆它们之间的区别。本文将澄清一些模糊之处。
2024/04/09
搜索文章