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嵌入（Embedding）技术作为基石，广泛应用于自然语言处理（NLP）、搜索引擎、推荐系统等多个关键领域，发挥着不可或缺的作用。尽管嵌入技术历经持续发展并取得诸多显著成果，但传统嵌入方法始终受困于模型规模庞大、计算资源消耗严重、推理速度迟缓等难题，这些问题犹如枷锁，限制了其进一步的拓展与应用。在此背景下，Model2Vec的全新嵌入技术为行业带来了突破性的解决方案。它凭借创新性的设计，成功实现了嵌入模型规模缩小15...

1.背景大型推理模型如OpenAIo1、QwenQwQ等通过大规模强化学习，在科学、数学、编码等复杂领域展现出了强大的逐步推理能力。它们以“慢思考”模式生成长思维链条，有效解决复杂问题，增强了推理的逻辑性和可解释性。然而，这也带来了显著弊端，在长链式推理过程中，模型常常遭遇知识不足的困境。这使得推理链条容易出现错误传播，严重影响最终答案的质量。例如，在处理一些复杂的科学问题时，模型可能会因为对某些关键知识点的缺...

2024年，AIAgents成为热门概念，2025年则有望成为其爆发元年。AIAgents在企业场景中的应用日益广泛，但在落地过程中也面临着诸多挑战。本文将基于Langbase的研究报告，探讨AIAgents的发展现状，包括LLM提供商的选择、应用场景、落地制约因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景与参与者Langbase对来自100多个国家的3400多位专业人士进行了调查，涵盖C级高管（46%）、工程师（26%）、客户支持（17%）、市场营销（8%）、IT（3%...

1.LLMAgent是什么大语言模型智能体是一种程序，其执行逻辑由其底层模型控制。大语言模型智能体与少样本提示或固定工作流程等方法的区别在于，它能够定义和调整执行用户查询所需的步骤。通过使用一组工具（如代码执行或网络搜索），智能体可以决定使用哪个工具、如何使用它，并根据输出对结果进行迭代。这种适应性使系统能够以最小的配置处理各种用例。智能体架构存在于一个范围内，从固定工作流程的可靠性到自主智能体的灵活性...