發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
N-gram 模型是自然語言處理（NLP）中的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)模型，其核心馬爾可夫假設(shè)（Markov Assumption）極大地簡(jiǎn)化了語言概率的計(jì)算過...
無論規(guī)則庫(kù)多么龐大，系統(tǒng)在面對(duì)真實(shí)世界的模糊性、復(fù)雜性和無窮變化時(shí)，總是顯得僵化而脆弱。這一困境促使一些頂尖的思考者開始反思人工智能最底層的設(shè)計(jì)...
系統(tǒng)輸出質(zhì)量?jī)?yōu)化 為什么需要組件級(jí)評(píng)估？--可復(fù)現(xiàn)、低成本的改進(jìn)度量 識(shí)別問題： 錯(cuò)誤分析的核心是觀察和量化，以找出工作流程中表現(xiàn)最差的組件。 ...
理論： 模型決策是否調(diào)用工具：“工具使用的一個(gè)重要特性是條件性調(diào)用。 模型并非對(duì)所有問題都盲目調(diào)用工具，而是能智能判斷”[https://git...
理論知識(shí) 反思如何改進(jìn)任務(wù)輸出：反思最強(qiáng)大的形式是結(jié)合外部反饋[https://github.com/datawhalechina/agenti...
概念 what? 非智能體工作流：一次性完成任務(wù)，不能退回修改。 智能體工作流：?jiǎn)栴}拆解，分而治之，調(diào)查研究，反思改進(jìn)，迭代優(yōu)化。 “Agent...