合集-人工智能
摘要:这世上肯定有某个角落,存在着能完全领会我想表达的意思的人。 —— 村上春树 在当今数字化的时代,AI 模型的应用越来越广泛,而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章,深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。 一、传统 RAG 方法的局限 Retri
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摘要:引言 近年来,深度学习在NLP领域取得了显著进展。由于时间序列本质上也是呈现出序列性,如果将预训练的转换器(transformers)模型应用在时间序列预测上,结果将会如何呢? 不少学术论文(如参考文献[2]和[3])对深度学习模型进行了深度探讨,但并没有展示出完整的情况。有趣的是,即使在NLP的案
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摘要:阅读时间: 8分钟 | 字数: 3500+ Coze不仅是一个AI开发平台,它是你通向未来的钥匙。想象一下,只需几个简单的步骤,你就能创建一个功能强大的AI助手,为你解决各种工作难题! 技术栈: 平台: Coze 核心功能: 信息搜索、PPT制作、思维导图绘制 插件: bingWebSearchLi
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摘要:深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAI Function Call到CrewAI框架 嗨,大家好!作为一个喜欢折腾AI新技术的算法攻城狮,最近又学习了一些Agent工作流调用工具的文章,学完之后,我真的是“啊这”,一边感慨AI技术的强大,一边觉得自己打开了新世界的大门。于是,我决定写这篇
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摘要:字数:约3200字|预计阅读时间:8分钟 (调试着R1的API接口,看着控制台瀑布般流淌的思维链日志)此刻我仿佛看到AlphaGo的棋谱在代码世界重生——这是属于推理模型的AlphaZero时刻。 DeepSeek 发布的 V3、R1-Zero、R1 三大模型,代表了一条从通用基座到专用推理的完整技
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摘要:DeepSeek提示词工程完全指南:如何用「思维翻译器」激发大模型潜能——附官方提示词和优化案例 字数:约3000字|预计阅读时间:8分钟 之前写了一篇DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清,粗略将了一下DeepSeek的前世今生和原
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