Jadual Kandungan
1. Apakah itu Ejen AI & Ejen AI Autonomi? " > 1. Apakah itu Ejen AI & Ejen AI Autonomi?
2, keupayaan membuat keputusan dan perancangan#🎜🎜 ## 🎜🎜#
1
2. Sensor
3. Actuator
4. Mekanisme membuat keputusan
4. Bagaimanakah Ejen AI berfungsi? " >4. Bagaimanakah Ejen AI berfungsi?
1 Persepsi alam sekitar
4. Rancang dan Laksanakan Tindakan
5. Maklum Balas dan Penambahbaikan
1. Pemprosesan bahasa semula jadi
2. Robotics
3. Syor diperibadikan
Rumah Peranti teknologi AI Analisis Teknikal Ejen AI: Artikel Komprehensif

Analisis Teknikal Ejen AI: Artikel Komprehensif

Nov 20, 2023 pm 05:13 PM
AI ai agents

Bayangkan: entiti perisian yang mampu berinteraksi secara autonomi dengan persekitaran mereka, membuat keputusan berdasarkan data yang dikumpul dan melaksanakan senario tertentu dengan campur tangan manusia yang minimum. Nasib baik, dengan bantuan teknologi AI Agents, realiti ini lebih dekat daripada yang anda fikirkan. Ejen pintar ini merevolusikan industri dan mengubah cara hidup kita. Walau bagaimanapun, anda mungkin ingin tahu: Apakah sebenarnya Ejen AI? Bagaimana mereka bekerja? Dalam catatan blog ini, kami akan mendalami dunia Agen AI!

AI Agents 技术解析:一篇涵盖全面的文章

Kecerdasan buatan (AI) memberikan mesin keupayaan untuk menilai dan melaksanakan tugas untuk membantu manusia dalam mencapai matlamat tertentu dalam senario perniagaan tertentu, sekali gus mengubah dengan ketara cara interaksi manusia-komputer berlaku. Dalam sistem teras kecerdasan buatan, kita boleh memberi perhatian kepada entiti pintar ini yang dipanggil AI Agents (IA), yang boleh melihat perubahan dalam persekitaran dan menganalisisnya untuk mengambil tindakan yang munasabah untuk mencapai matlamat yang ditetapkan.

Secara umumnya, pelbagai jenis Ejen AI direka untuk menyelesaikan cabaran tertentu dan menyelesaikan tugasan tertentu. Pemahaman yang lebih mendalam tentang pelbagai jenis Ejen AI adalah penting untuk membina sistem AI yang berkesan dan cekap. Dengan memahami pelbagai jenis Ejen AI, kami boleh memahami dengan lebih baik fungsi dan kawasan aplikasi mereka, serta memilih Ejen AI yang paling sesuai berdasarkan keperluan khusus.

Ejen AI boleh direka bentuk khusus untuk tugas tertentu, seperti pengecaman imej, pengecaman pertuturan atau pemprosesan bahasa semula jadi. Ejen ini menggunakan algoritma dan model lanjutan untuk menghuraikan data input dan menjana output yang tepat.

Apa yang perlu ditulis semula ialah: Satu lagi jenis ejen kecerdasan buatan ialah ejen umum, yang mempunyai julat kecerdasan dan kebolehsuaian yang lebih luas. Ejen ini boleh mengendalikan pelbagai tugas dan domain serta mempunyai keupayaan untuk belajar dan menyesuaikan diri. Ejen tujuan am biasanya berdasarkan pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam untuk meningkatkan prestasi dan prestasi mereka dengan mempelajari dan menaakul daripada sejumlah besar data

Selain itu, Ejen AI juga boleh diklasifikasikan berdasarkan cara mereka berinteraksi. Sesetengah ejen adalah autonomi, mampu merasakan persekitaran mereka, membuat keputusan, dan melaksanakan tugas secara bebas. Ejen lain adalah kolaboratif, berinteraksi dengan pengguna manusia untuk memberikan bantuan dan cadangan dengan memahami niat dan matlamat mereka.

1. Apakah itu Ejen AI & Ejen AI Autonomi?

Malah, Ejen AI telah wujud sejak tahun 1980-an apabila saintis komputer mula meneroka cara membangunkan perisian pintar yang boleh berinteraksi seperti manusia. Sejak itu, konsep ini telah berkembang untuk memasukkan ejen pintar yang boleh membuat keputusan secara bebas dan menyelesaikan tugasan khusus senario.

Agen AI ialah program perisian yang direka bentuk untuk berinteraksi dengan persekitaran mereka, melihat data yang mereka terima dan bertindak berdasarkan data tersebut untuk mencapai matlamat tertentu. Ejen AI mampu mensimulasikan tingkah laku pintar dan boleh semudah sistem berasaskan peraturan atau sekompleks model pembelajaran mesin lanjutan. Ejen AI menggunakan peraturan yang telah ditetapkan atau model terlatih untuk membuat keputusan dan mungkin memerlukan kawalan atau penyeliaan luaran.

AI Agents 技术解析:一篇涵盖全面的文章

Berbanding dengan Ejen AI tradisional, Ejen AI autonomi ialah program perisian lanjutan yang boleh berjalan secara bebas tanpa kawalan manusia. Mereka boleh berfikir, bertindak dan belajar secara autonomi tanpa input berterusan daripada manusia. Ejen ini digunakan secara meluas dalam industri yang berbeza seperti penjagaan kesihatan, kewangan dan perbankan untuk menjadikan perkara berjalan lancar dan lebih cekap. Mereka boleh menyesuaikan diri dengan situasi baharu, belajar daripada pengalaman, dan menggunakan sistem dalaman mereka sendiri untuk membuat keputusan.

Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, keupayaan dan bidang aplikasi ejen AI juga sentiasa berkembang. Pada tahap tertentu, ejen AI telah menjadi alat utama dalam banyak bidang, membantu orang ramai menyelesaikan masalah yang kompleks dan meningkatkan kecekapan kerja. Dengan terus menambah baik dan mengoptimumkan reka bentuk dan algoritma ejen kecerdasan buatan, kami boleh menjangkakan lebih banyak ejen pintar dan autonomi akan muncul, membawa bantuan dan inovasi yang lebih besar kepada pelbagai industri

Dalam beberapa bulan lalu, Ejen AI telah menjana perhatian yang meluas dan semangat. Contoh yang mengagumkan ialah AutoGPT, yang mempunyai 140,000 bintang yang mengejutkan di GitHub. Ini menunjukkan minat dan sokongan yang meluas untuk projek AI Agen sumber terbuka

Bidang Ejen AI berkembang pesat, menarik perhatian semakin ramai usahawan dan pelabur. Anda boleh melihat syarikat baharu ditubuhkan hampir setiap minggu, memberi tumpuan kepada pembangunan dan aplikasi Ejen AI

Terdapat banyak jenis Ejen AI dalam ekosistem ini, daripada menyemak kod kepada Ejen (seperti Sweep AI) kepada pembantu peribadi maya seperti Lindy meliputi pelbagai fungsi dan kawasan aplikasi yang berbeza. Kemunculan ejen ini memberikan kami lebih banyak pilihan dan kemungkinan untuk memenuhi keperluan pengguna dan perniagaan yang berbeza.

Untuk lebih memahami keadaan semasa ekosistem ini, kami mengambil gambaran keseluruhan lebih 50 ejen AI dan menyusunnya ke dalam senarai. Senarai ini termasuk pelbagai jenis ejen dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej, pengecaman pertuturan, pembantu pintar, dsb. Kami telah menilai dan meringkaskan kefungsian, prestasi dan maklum balas pengguna bagi ejen ini untuk menyediakan rujukan dan sokongan membuat keputusan kepada pengguna 🎜🎜#2 Apakah faktor ciri yang biasanya ada pada Ejen AI?

AI Agents 技术解析:一篇涵盖全面的文章

Secara umumnya, ejen kecerdasan buatan mempunyai faktor ciri berikut, dan prestasi khusus adalah seperti berikut: #🎜 🎜# 1. Keupayaan persepsi dan pemahaman

Ejen AI boleh melihat maklumat dalam persekitaran, seperti imej, bunyi, teks, dll., dan memahami maksud dan maksud maklumat ini. Ini melibatkan penggunaan penderia, penglihatan komputer, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi lain untuk menghuraikan dan memahami data input

2, keupayaan membuat keputusan dan perancangan#🎜🎜 ## 🎜🎜#

Ejen AI boleh membuat keputusan dan membangunkan pelan tindakan berdasarkan maklumat yang dirasakan dan pengetahuan yang disimpan. Mereka boleh menggunakan penaakulan logik, analisis statistik, algoritma perancangan atau teknik pembelajaran mesin untuk menilai kemungkinan hasil dan potensi risiko tindakan yang berbeza dan memilih strategi tindakan terbaik

3 , Pembelajaran autonomi dan kebolehsuaian

Agen AI mempunyai keupayaan untuk belajar dan memperbaiki diri mereka boleh belajar daripada pengalaman dan terus meningkatkan prestasi dan prestasi mereka berdasarkan maklumat maklum balas. Ejen boleh menggunakan teknik seperti pembelajaran diselia, pembelajaran pengukuhan, dan pembelajaran pemindahan untuk memperoleh pengetahuan baharu dan melaraskan proses membuat keputusan dan pelaksanaan tindakan untuk meningkatkan kecerdasan dan kebolehsuaian mereka.

4 Keupayaan interaksi dan komunikasi

Agen AI mampu berinteraksi dan berkomunikasi dengan manusia lain. ejen , boleh memahami arahan bahasa semula jadi, menjana tindak balas bahasa semula jadi dan berkomunikasi secara berkesan dengan pengguna menggunakan suara, teks atau bentuk lain. Ini melibatkan aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi, sistem dialog, sintesis pertuturan dan teknologi lain.

5 Perwakilan pengetahuan dan keupayaan storan

Ejen stor dan stor pengetahuan dengan berkesan boleh menyusun semula dan menyimpan pengetahuan. gunakan pengetahuan ini untuk menyokong pembuatan keputusan dan tindakan. Ia boleh menggunakan logik simbolik, model grafik, perwakilan vektor, dsb. untuk mewakili dan menyimpan pengetahuan, dan menggunakan pangkalan data atau struktur data lain untuk mencapai pengurusan pengetahuan yang cekap

6, Kesedaran dan fleksibiliti situasi

Agen AI mempunyai keupayaan untuk melihat situasi yang berbeza, dan boleh membuat pelarasan yang sepadan mengikut perubahan dalam situasi, dan boleh mengenal pasti perubahan dalam persekitaran dan menyesuaikan keperluan tugas baharu dan melaraskan secara fleksibel membuat keputusan dan strategi tindakan untuk menyesuaikan diri dengan senario dan keperluan yang berbeza.

Faktor ciri ini bersama-sama membentuk keupayaan teras Ejen AI, membolehkan mereka menunjukkan kecerdasan dan kebolehsuaian dalam pelbagai tugas dan bidang. Walau bagaimanapun, ciri-ciri Ejen AI tertentu mungkin berbeza-beza bergantung pada domain aplikasi, keperluan tugas dan pilihan reka bentuk.

3. Bagaimanakah struktur dalaman Ejen AI direka? Struktur dalaman Ejen AI mungkin berbeza-beza bergantung pada aplikasi dan tugas tertentu, tetapi secara amnya termasuk komponen teras berikut. Berikut ialah gambarajah struktur dalaman umum Agen AI untuk rujukan:

Mengikut gambar rajah struktur dalaman di atas, kami Kesimpulan berikut boleh dibuat: Struktur dalaman Ejen AI terdiri daripada empat bahagian utama, iaitu persekitaran, penderia, penggerak dan mekanisme membuat keputusan

Kami akan menganalisis secara ringkas setiap bahagian untuk lebih memahami peranan komponen di atas dalam ejen kecerdasan buatan

1

Dunia luar tempat Ejen AI hidup dipanggil persekitaran. Secara umumnya, persekitaran boleh menjadi persekitaran fizikal sebenar atau persekitaran simulasi maya. Persekitaran menyediakan tempat untuk Ejen AI untuk melihat dan berinteraksi, yang mungkin mengandungi pelbagai elemen seperti objek, ejen lain dan matlamat tugas. Ciri-ciri dan kerumitan persekitaran secara langsung mempengaruhi operasi dan proses membuat keputusan Ejen AI

2. Sensor

Sensor ialah komponen yang digunakan oleh Ejen AI untuk melihat persekitaran. Sebagai sokongan untuk pelbagai jenis peralatan atau teknologi, seperti kamera, mikrofon, tatasusunan sensor, dll. Penderia boleh membantu Ejen AI mendapatkan pelbagai maklumat dalam persekitaran, seperti imej, bunyi, lokasi, dsb. Melalui penderia, Ejen AI boleh menukar data dalam persekitaran kepada bentuk yang boleh diproses dan memberikan input untuk keputusan dan tindakan seterusnya.

3. Actuator

Actuator ialah komponen yang digunakan oleh Ejen AI untuk melakukan tindakan atau menjejaskan alam sekitar. Penggerak boleh menjadi peranti mekanikal, sistem kawalan gerakan, pensintesis pertuturan, dsb. Mereka mengubah tindakan menjadi operasi fizikal atau maya sebenar berdasarkan keputusan membuat keputusan Ejen AI, dengan itu menjejaskan atau berinteraksi dengan alam sekitar. Jenis dan sifat penggerak bergantung pada kawasan aplikasi dan keperluan tugas tertentu.

4. Mekanisme membuat keputusan

Mekanisme membuat keputusan ialah komponen teras yang digunakan oleh ejen AI untuk membuat keputusan. Ini biasanya boleh menjadi sistem berasaskan peraturan, model pembelajaran mesin, algoritma pembelajaran pengukuhan, dsb. Mekanisme membuat keputusan menerima data daripada penderia dan menganalisis data ini berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan atau melalui pembelajaran dan penaakulan, akhirnya menghasilkan keputusan yang sesuai. Keputusan ini mungkin melibatkan memilih tindakan khusus, merancang strategi masa depan atau menyesuaikan keadaan dalaman ejen

Melalui interaksi persekitaran, penderia, penggerak dan mekanisme membuat keputusan, Ejen AI dapat melihat persekitaran, menganalisis maklumat , membuat keputusan, dan Melakukan tindakan untuk mencapai matlamat tertentu. Reka bentuk dan pengoptimuman struktur dalaman ini adalah penting untuk merealisasikan Ejen AI yang pintar, autonomi dan memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang aplikasi, seperti kereta pandu sendiri, robot pintar, pembantu suara, dsb.

4. Bagaimanakah Ejen AI berfungsi?

Apabila ejen AI mula melaksanakan tugas tertentu, ia biasanya perlu mengikut satu siri langkah. Langkah-langkah ini termasuk mengesan persekitaran, memproses data input, membuat keputusan, merancang dan melaksanakan tindakan serta pembelajaran dan penambahbaikan. Berikut ialah gambarajah seni bina prinsip kerja terperinci:

AI Agents 技术解析:一篇涵盖全面的文章

Proses pelaksanaan khusus Ejen AI terutamanya melibatkan aktiviti berikut, khususnya:

1 Persepsi alam sekitar

. penderia atau sumber data lain untuk mengesan persekitaran. Penderia boleh termasuk penderia visual (seperti kamera), penderia pendengaran (seperti mikrofon), penderia fizikal (seperti penderia sentuhan), dsb. Penderia ini membantu ejen mendapatkan maklumat dalam persekitaran, seperti imej, bunyi, lokasi, dsb.

2. Perwakilan Pengetahuan

Dalam peringkat ini, Agen AI menggunakan kaedah perwakilan pengetahuan yang sesuai untuk menyusun dan menyimpan maklumat yang diperolehi daripada persekitaran. Maklumat ini mungkin termasuk pengetahuan sedia ada, corak yang dipelajari atau peraturan. Kaedah perwakilan pengetahuan umum termasuk logik simbolik, model grafik, perwakilan vektor (seperti pembenaman perkataan), dsb. Melalui perwakilan pengetahuan yang berkesan, Ejen AI lebih mampu memahami dan menggunakan maklumat dalam persekitaran.

3. Membuat Keputusan

Berdasarkan maklumat alam sekitar yang dirasakan dan pengetahuan yang disimpan, ejen AI menjana tindakan yang sesuai melalui mekanisme membuat keputusan. Ini mungkin termasuk menggunakan penaakulan logik, analisis statistik, algoritma perancangan atau teknik pembelajaran mesin untuk menilai kemungkinan hasil dan potensi risiko tindakan yang berbeza. Proses membuat keputusan direka untuk membolehkan ejen memilih tindakan terbaik untuk mencapai matlamatnya 🎜🎜

4. Rancang dan Laksanakan Tindakan

Dalam langkah ini, ejen membangunkan pelan atau siri langkah untuk mencapai matlamatnya. Setelah membuat keputusan selesai, ejen AI akan melakukan tindakan dan berinteraksi dengan persekitaran. Ini mungkin melibatkan penggerak mengawal (seperti motor robot), menghantar arahan (seperti sintesis pertuturan untuk pembantu suara), atau berkomunikasi dengan ejen lain. Selepas melaksanakan tindakan, ejen akan memerhati keputusan pelaksanaan dan menggunakannya sebagai maklum balas untuk melaraskan keputusan seterusnya

5. Maklum Balas dan Penambahbaikan

Selepas melengkapkan tindakan pelaksanaan di atas, Ejen AI lulus interaksi dengan persekitaran Berinteraksi untuk mendapatkan maklum balas. Maklum balas ini boleh datang daripada pemerhatian langsung dalam persekitaran, atau daripada arahan dan penilaian oleh pengguna manusia atau ejen lain. Ejen menggunakan maklum balas ini untuk mempelajari dan memperbaiki tingkah laku mereka. Ini mungkin termasuk menggunakan teknik seperti pembelajaran diselia, pembelajaran pengukuhan, atau pembelajaran pemindahan untuk menyesuaikan proses membuat keputusan dan pelaksanaan tindakan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehsuaian ejen.

5 Dalam apa senario kehidupan sebenar Ejen AI digunakan?

Dalam persekitaran perniagaan sebenar, ejen kecerdasan buatan telah menunjukkan pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang dan telah memberi impak yang ketara ke atas kehidupan seharian kita

AI Agents 技术解析:一篇涵盖全面的文章

Pada masa ini, ia ditunjukkan terutamanya dalam Beberapa berikut. aspek, khususnya:

1. Pemprosesan bahasa semula jadi

Ejen AI meluas dan meluas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Contohnya, pembantu suara pintar seperti Siri, Alexa dan Google Assistant memanfaatkan teknologi pengecaman pertuturan dan pemahaman bahasa semula jadi untuk membolehkan pengguna berinteraksi dengan peranti, mendapatkan maklumat dan melaksanakan tugas melalui suara. Ini membolehkan orang ramai mengawal peranti rumah pintar dengan mudah, menyemak cuaca, menghantar mesej, dsb., meningkatkan keselesaan kehidupan seharian.

2. Robotics

Aplikasi Agen AI dalam bidang robotik juga sangat ketara. Robot pintar boleh merasakan persekitaran mereka, memahami arahan suara, melaksanakan tugas dan berinteraksi dengan manusia. Teknologi ini mempunyai pelbagai aplikasi, termasuk automasi industri, bantuan perubatan, perkhidmatan rumah dan banyak lagi. Sebagai contoh, kereta pintar tanpa pemandu secara beransur-ansur menjadi realiti, dan mereka menggunakan teknologi persepsi dan keupayaan membuat keputusan untuk mencapai navigasi autonomi dan pemanduan yang selamat

3. Syor diperibadikan

Dalam bidang e-dagang dan hiburan , ejen AI lulus Sistem pengesyoran diperibadikan memberikan pengguna pengalaman tersuai. Sistem ini menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi perlombongan data untuk menganalisis gelagat dan pilihan sejarah pengguna, serta menyediakan pengesyoran produk yang diperibadikan, pengesyoran muzik, pengesyoran filem, dsb. Ini bukan sahaja meningkatkan kepuasan pengguna, tetapi juga menggalakkan pertumbuhan jualan dan penglibatan pengguna

Ejen AI memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang, termasuk diagnosis perubatan, pengurusan risiko kewangan, pengurusan bandar pintar, dsb. Dalam bidang perubatan, Ejen AI boleh membantu doktor dalam diagnosis dan ramalan penyakit, meningkatkan kesan rawatan dan kadar kelangsungan hidup pesakit. Dalam bidang kewangan, Ejen AI boleh membantu institusi kewangan mengurus risiko dengan lebih baik dan membuat keputusan pelaburan dengan menganalisis sejumlah besar data dan mengenal pasti corak. Dalam pengurusan bandar pintar, Ejen AI boleh memantau aliran trafik, mengoptimumkan penggunaan tenaga dan menambah baik perancangan bandar, meningkatkan pembangunan mampan bandar dan kualiti hidup penduduk

Contoh senario di atas menunjukkan bahawa Ejen AI telah digunakan secara meluas. dalam bidang yang berbeza Mengubah kehidupan seharian kita. Dengan kemajuan berterusan dan inovasi teknologi, kami boleh menjangkakan bahawa Ejen AI dalam lebih banyak bidang akan memberikan kami lebih kemudahan, kecekapan dan pengalaman pintar.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis Teknikal Ejen AI: Artikel Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles