Base de conocimientos de IA

声明：虽然基础的提示技巧（如零样本/少样本示例或指令式提示）非常高效，但面对一些复杂难题（如数学/编程或需要多步骤逻辑推理的问题）时，更复杂的提示可能更为有效。由于大型语言模型（LLM）在处理这类问题...

如何水毕业论文？选择Agent相关命题，在React基础上加入以下灵感进行试验，根据结果倒推论点，一般都会取得一些成果。 信息感知 英文 中文 中文解释 Perception 感知 指通过感官获取...

我投入了大量时间研究并测试各种提示词以寻求最佳效果。在这个视频中，我将所有这些经验总结为了 10 个级别的提示词设计技巧。我们会从基础开始，一直深入到最近在新加坡提示词设计比赛中夺冠的专家技术。那我们...

标题：Agent AI Towards a Holistic Intelligence 作者：Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Bidipta Sarkar, Zane Duran...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.17723 知识图谱只能有针对的抽取实体关系，这类可稳定抽取的实体关系可以理解为接近结构化数据。 图1展示了一种结合了知识图谱...

下面主要介绍了提示工程的基本理念，及其如何提升大型语言模型(LLM)的性能... LLM的接口：大型语言模型如此火热的一个重要原因就是其文本到文本的接口实现了极简的操作体验。在过去，利用深度学习解决任...

开源地址：https://github.com/cpacker/MemGPT 论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.08560 官网：https://memgpt.ai/ ...

原文：https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-013_d9b45b68-9e74-42d6-a1c6-c72fb70c7282.pdf 本文旨...

RAG（Retrieve Augmented Generation，检索增强生成）是一种以权威知识库资讯为基础来优化大型语言模型（LLMs）输出的技术。这项技术通过扩展LLMs的功能，使其在生成回答时...

原文：《Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?》 注：此方法适合少部分模型，如OPENAI系列，Claude系列、Mi...

今天读了一篇有意思的论文《Large Language Models as Analogical Reasoners 》，提到了一种新的 Prompt 方法——“类推提示法。 如果你对提示工程熟悉...

原文：Generally Capable Agents in Open-Ended Worlds [S62816] 1. 反思型智能体 能对自己生成的代码或内容进行检查和修改,不断迭代优化 通过自...

摘要 大型语言模型（LLMs）在广泛问题上的推理性能严重依赖于链式思维提示，这涉及在提示中提供一些链式思维示范作为示例。最近的研究表明，例如思维树，已经指出了探索和自我评估在复杂问题解决中的推理步...

TL;DR 本文8200+字，全文阅读约需15分钟。本文简要回顾了从感知机到深度学习最新大模型应用 ChatGPT 的历史。 原文：https://hutusi.com/articles/the-hi...

原文：[State-of-the-art Code Generation with AlphaCodium – From Prompt Engineering to Flow Engineering...

论文：https://arxiv.org/abs/2402.14207 我们能教LLMs从头开始写长篇文章，基于可靠的来源吗？ 维基百科编辑认为这能帮助他们吗？ 📣 宣布STORM，一个基于互联网...

计划执行型智能体提供了一种比以往设计更快、更经济且性能更强的任务执行方案。本文将指导您在LangGraph中构建三种规划智能体。 我们在LangGraph平台上推出了三种“计划执行”模式的智能体结...