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站队站对牛
2024-11-29 12:14
门头沟学院 机械设计/制造
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#牛客创作赏金赛#
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02-11 16:16
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当AI开始思考的那一刻
你问ChatGPT一个问题,它给你答案。你问Agent一个问题,它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票,模型回复了一段完美的攻略,步骤清晰,逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事,结果Agent打开了浏览器,搜索了航班,比对了价格,甚至尝试进入支付页面,最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分,感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎,你给它输入...
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2025-12-30 08:34
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关于我的网友认识我领导这件事
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01-27 19:58
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月到手一万多的薪资,在当地买个房,两口子公积金都能覆盖房贷了,而且还不怎么加班,事情也没那么多,没那么繁琐,如果还离家近的话都闭着眼选了。选一万遍还是选中国烟草啊
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02-10 10:49
滴滴_测试开发工程师
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原文链接:HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时,我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案,但现在我要说,基于文件系统访问(FileSystem Access)的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG?为什么需要 RAG? **Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成,RAG)**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG,是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要,例如这些内容可能已经过时(因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...
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