【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...

【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。

【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...

【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。

【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）。

【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。         

【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。

【AI驱动】 向量无监督多分类是一种强大的机器学习方法，能够在没有标签数据的情况下对数据进行分类，揭示数据的潜在结构。通过该技术，用户可以发现数据中的隐藏模式，优化数据处理流程，并在图像处理、文本分析等领域发挥巨大作用。本文将带领您逐步深入了解该领域的关键技术要点，从而提高数据分析的效率。

【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。

【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。