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在之前的Agent系列文章中，我们全面介绍了AI智能体，探讨了它们的特征、组成部分、发展历程、面临的挑战以及未来的可能性。在这篇文章中，我们将深入探索如何使用Python从零开始构建一个智能体。这个智能体将具备根据用户输入做出决策、选择合适工具并相应执行任务的能力。现在，就让我们开启这个有趣的构建之旅吧！一、什么是智能体？智能体是一种能够感知其所处环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。智能体的复...

知识蒸馏通过创建更小、更快、更易于部署的模型，释放了大语言模型（LLM）在实际应用中的潜力。本文提供了知识蒸馏的全面指南，涵盖视觉、自然语言处理（NLP）和语音领域中的算法、架构和应用。大规模机器学习和深度学习模型越来越普遍。例如，据报道，GPT4o有超过2000亿个参数。然而，虽然训练大型模型有助于提升最先进的性能，但部署这种庞大的模型，尤其是在边缘设备上，并非易事。此外，大多数数据科学建模工作侧重于训练单...

主流RAG框架可以分为以下五个主要的进化方向：成本控制型（适合初创公司）、实时互动型（适用于财经新闻场景）、域专家类型、认知增强型、安全与合规类型。接下来，让我们详细了解一下这25种RAG变体。一、标准RAG一个基本的RAG系统由检索模块和生成模块组成。系统会对查询进行编码，检索相关的文档块，然后为基于transformer的LLM构建丰富的提示。查询编码器：使用预训练的转换器（例如DPR）生成密集的查询嵌入。代码实现如下：...

在本文中，我们将深入探索DeepSeekR1背后的前沿进展与创新方法。这一成果作为提升大语言模型（LLMs）推理能力的卓越方案，融合了强化学习（RL）等前沿技术，不仅革新了模型训练范式，还为行业发展开辟了新方向。接下来，让我们一同揭开DeepSeekR1的神秘面纱，探寻其引领AI推理领域变革的核心力量。来源：DeepSeekAI随着强化学习（RL）技术的兴起，提升大语言模型（LLM）推理能力的探索取得了重大突破。本文将深入剖析DeepSeekZe...

在之前对循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的深入探讨中，我们了解了它们在处理序列数据方面的强大能力以及应对挑战的独特方式。接下来，我们将聚焦于另一种重要的神经网络架构——门控循环单元（GRUs），它在解决标准RNN面临的问题上展现出了独特的优势。12.门控循环单元（GRUs）门控循环单元（GRU）由Cho等人在2014年提出，旨在解决标准循环神经网络（RNN）面临的梯度消失问题。GRU与长短期记忆网络（LSTM）有许...

相似性搜索为何重要？人工智能和机器学习的兴起，催生了大量高维数据表示形式，即嵌入（embeddings），它们捕捉数据点之间的复杂关系，助力强大的分析与理解。然而，在大型数据集中查找相似嵌入是一项计算密集型任务。相似性搜索在检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）领域引发了变革。RAG将传统信息检索与语言模型相结合，通过利用相似性搜索查找相关文档，使模型能访问更广泛的知识库，生成更具信息量和上下文...