摘要:
目录1. AI Agents: AI 前沿2. AI Agents: 为任务而生2.1 AI Agents是智能地处理任务的智能体2.2.1 Perception 感知模块2.2.2 Knowledge知识模块2.2.3 Brain 认知模块2.2.4 Skills技术模块2.2.5 Plan计划模 阅读全文
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金字塔原理 总结 “想清楚,说明白,知道说什么,怎么说?”是我们沟通时希望达到的境界。达到此境界需要在沟通时弄明白“谁是听众,他们想听什么,他们想怎样听?”。 《金字塔原理》介绍了一种总-分的金字塔结构,能够清晰地传达交流信息,重点突出,逻辑清晰。 本书从四个逻辑方面由浅入深地讲解金字塔原理: 1、 阅读全文
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![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1034295/202307/1034295-20230712144517052-1180489454.gif) ## 0 火出圈的ChatGPT 2022年12月,OpenAI发布其最新研究成果: ChaGPT,一个对话机器 阅读全文
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PQ算法全称ProductQuantization,中文名为乘积量化。该算法来源于图像检索,本质上是对向量做压缩。 假如总共有N个数据点,数据的维度是D维。给定一个Query做近邻检索,如果采用暴力检索方式,那么计算复杂度就是N*D(遍历N个点计算距离,每个点计算的复杂度是D)。如果可以对向量进行压 阅读全文
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条件随机场 条件随机场 (conditional random field, CRF) 是给定一组随机变量$\mathbf{X}\(条件下,另一组随机变量\)\mathbf{Y}\(的**条件概率分布模型**。并假设随机变量\)\mathbf{Y}$构成马尔可夫随机场(稍后介绍)。一般在NLP中,特 阅读全文
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蒙特卡洛树搜索(MonteCarlo Tree Search)MCTS AlphaGo, AlphaZero 的成功,让原本小众的MCTS火了一把。 MCTS算法的产生是以决策论、博弈论、蒙特卡洛方法以及老.虎.机算法为基础的。 在决策论中,主要涉及马尔可夫决策过程Markov Decision P 阅读全文
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LSH 目录LSH locality sensitive hashing(LSH) 是哈希算法中,比较重要的方法。LSH方法是将相似的数据以较高的概率哈希到同一个桶里面,从而达到近似邻检索的目的,另外,待测数据维度非常大时,lsh也可用于降维。 LSH族[1] LSH族 \(\mathcal H = 阅读全文
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树方法 kd-tree kd-tree (k dimensional tree )是树方法的经典算法,其是二分搜索树在多维空间的推广。二分搜索树检索迅速的原因是规定将数据中大于当前节点数据的方在一侧(比如右子树),而不小于的放在另一侧(比如左子树),这样检索数据时,即可获得logn的速度。kd-tr 阅读全文
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HNSW: Hierarchical Navigable Small World graphs 近邻图技术, 目前绝大部分的近邻图检索技术采用贪婪检索形式。给定一个近邻图,从其中某一点(进入点的选择可以是随机也可以是根据某种逻辑)进入,然后迭代地计算当前点与query的距离,直到满足终止条件。使用近 阅读全文
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广度优先搜索 广度优先搜索是相对于当前(节)点,完全遍历其相邻(节)点后再进行相邻(节)点的相邻(节)点的遍历,即如涟漪一样由近及远晕散开去,与之相对的是深度优化搜索,即相对于当前(节)点,先访问其中一个相邻(节)点,然后再访问此相邻(节)点的一个相邻(节)点,如此迭代直到最后的(节)点没有相邻节点 阅读全文