网站开发方式哪四种扁平化网站设计欣赏

网站开发方式哪四种,扁平化网站设计欣赏,手机2345网址大全,重庆网站备案规则李宏毅刚刚发布了《一堂课搞懂 AI Agent 的原理》#xff0c;非常深入浅出#xff0c;强烈推荐。 李宏毅认为#xff0c;从 LLM 的角度来看#xff0c;它做 AI Agent 任务仍然是在做文字接龙。AI Agent 并不是语言模型的新技术#xff0c;它比较像语言模型的一个应用。 …李宏毅刚刚发布了《一堂课搞懂 AI Agent 的原理》非常深入浅出强烈推荐。李宏毅认为从 LLM 的角度来看它做 AI Agent 任务仍然是在做文字接龙。AI Agent 并不是语言模型的新技术它比较像语言模型的一个应用。视频如下课程主要内容备注重点信息在第五部分AI Agent 的关键能力剖析一、AI Agent 的基本运作原理核心循环目标 (Goal) - 观察 (Observation) - 行动 (Action)。Action 影响环境产生新的 Observation。循环往复直至达成目标。举例AlphaGo目标赢棋。Observation棋盘上的棋子位置。Action在棋盘上落子。与强化学习 (RL) 的关系传统上AI Agent的打造依赖 RL 算法。RL 的局限性需要为每个任务单独训练模型。新的思路能否直接用 LLM 作为 AI Agent二、LLM 作为 AI Agent目标 (文字描述) - 环境 (转为文字或直接使用图像) - 行动 (文字描述需转译为可执行指令)。LLM 的核心是文字接龙AI Agent 是 LLM 的一种应用。本课程没有新的模型被训练是基于现有LLM通用能力的应用。历史回顾2023 年春季出现过一波 AI Agent 热潮 (AutoGPT)但后来降温因为实际效果不如预期。LLM 驱动 AI Agent 的优势行动可能性近乎无限不再局限于预设行为。无需像 RL 那样定义 Reward可直接提供错误日志等丰富信息。三、AI Agent 实例AI 村民斯坦福小镇AI 使用电脑Cloud Computer Use、ChatGPT Operator。AI 训练 AI 模型Google 的 co-scientist 等四、更即时的互动需要能够根据环境的实时变化立刻调整行动。应用场景语音对话五、AI Agent 的关键能力剖析李宏毅认为 AI Agent 需要三个核心能力1、需要能够根据历史经验调整行为2、使用工具3、规划能力。一根据经验调整行为传统方法调整模型参数 (本课程不涉及)。LLM 的能力直接提供错误信息无需调整参数即可改变行为。关键问题如何管理和利用过去的经验解决方案Memory 机制类似于人类的长期记忆。Read 模块从 Memory 中选择与当前问题相关的经验类似于 RAG 技术。Write 模块决定什么信息应该被记录下来。Reflection 模块对记忆中的信息做抽象、整理建立经验之间的联系 (Knowledge Graph)。类似于 GraphRAG、HippoRAG。二使用工具工具定义只需知道如何使用无需了解内部运作。常用工具搜索引擎、程序 (LLM 自己编写)、其他 AI 模型。使用工具 调用函数 (Function Calling)。需要开发者搭建桥梁将 Tool 指令转化为实际的函数调用。具体工具搜索引擎 (RAG)-自己打造工具LLM 自己编写程序作为工具使用。其他 AI 作为工具文字模型调用语音识别、情绪识别等工具处理语音。大模型和小模型协同工作。过度相信工具的风险LLM 有一定程度的判断力但有时仍会出错。使用工具会遇到的问题内部知识 vs. 外部知识冲突LLM 会在内部知识 (信念) 和外部知识 (工具结果) 之间进行权衡。外部知识与 LLM 信念差距越大LLM 越不容易相信。LLM 对自己信念的信心也会影响其是否被外部信息动摇。另外使用工具不一定总是更有效率取决于 LLM 本身的能力。三做计划当前传统 LLM 的规划能力介于有和没有之间。进一步强化规划能力与环境互动探索 (Tree Search)去除没希望的路径。Tree Search 缺点有些动作不可逆。解决方案让尝试发生在脑内模拟 (World Model)模拟环境变化。用脑内小剧场进行规划思考、验证可能性模拟世界变化。DeepSeek-R1 等思考模型确实有类似效果 。但也存在过度思考的风险LLM 可能会想太多停滞不前甚至直接放弃。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】