プロジェクトMemGPT:長い記憶を会話に残す开源地址:https://github.com/cpacker/MemGPT 论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.08560 官网:https://memgpt.ai/ ...AI知識ベース1年前01.3K0
Agora:大規模言語モデルのためのスケーラブルなマルチエージェントプロトコル简介 本研究介绍了 Agora,一个为大型语言模型(LLM)网络设计的元通信协议。Agora 旨在解决代理之间通信时的效率、可扩展性和灵活性之间的三难困境,通过混合使用自然语言和结构化协议,实现高效...AI知識ベース7ヶ月前01.3K0
OpenAI o1 大規模言語モデルの推論能力学習我们推出了 OpenAI o1,这是一款通过强化学习训练的新型大语言模型,专门用于执行复杂推理任务。o1 的特点是"三思而后行"——在回答用户问题之前,够进行长链条的内部思考。 在多项测试中,Open...AI知識ベース9ヶ月前01.3K0
COTと関連する高度なキュー・バリエーション キュー・ワードの説明声明: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...AI知識ベース11个月前01.3K0
また、7B、13B、65Bは何を表しているのでしょうか?近年、大規模モデルの学習や推論に携わる多くの人々が、モデルのパラメータ数とモデルサイズの関係について議論している。例えば、有名なアルパカシリーズのLLaMAラージモデルでは、LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B、LLaMA...AI知識ベース4ヶ月前01.2K0
OPENAI o1(推論モデル)ユーザーズガイド、プロンプトの書き方の提案OpenAI o1 系列模型是通过强化学习训练的新型大语言模型,旨在执行复杂的推理。o1 模型在回答之前进行思考,并且在回应用户之前能够产生长时间的内部思考链。o1 模型在科学推理方面表现出色,在竞争...AI知識ベース8ヶ月前01.2K0
ChatGPTメモリー機能の使い方を教えるChatGPT记忆功能已开放很久,很多朋友并没有了解其特性。记忆不只是一个开关,不能简单的理解为打开则记忆历史消息,关闭则不记忆历史消息。 记忆功能原理 在 GPT4o系统指令,ChatGPT预置...AI知識ベース8ヶ月前01.2K0
ChatGPTプロンプト・レベル10のヒント:初心者からエキスパートへ私は最良の結果を見つけるために、様々なキューを研究し、テストすることに多くの時間を費やしてきました。このビデオでは、これらの経験を10段階のプロンプター・ワード・デザイン・テクニックにまとめました。基本的なことから始めて、最近のシンガポール・プロンプター・デザイン・コンペティションで優勝した専門的なテクニックまで紹介します。そして...AI知識ベース1年前01.2K0
クラインからAIコーディングの仕組みを学ぶ思いがけず、AIはプログラミング分野に半端ない変革の空を起こしている。v0、bolt.newから、Agantを組み合わせた様々なプログラミングツールCursorやWindsurfまで、AI CodingはアイデアMVPの大きな可能性を秘めている。より...AI知識ベース4ヶ月前01.2K0
ラングチェーン・プロジェクト エグゼクティブ・インテリジェンス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...AI知識ベース1年前01.2K0
エージェント用語集如何水毕业论文?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...AI知識ベース11个月前01.2K0
LangGraph: 有向非循環グラフトポロジーに基づくAIエージェント構築・実行フレームワーク人工知能(AI)は急速に成長している分野である。言語モデルは、AIエージェントが複雑なタスクを実行し、複雑な意思決定を行えるように進化してきた。しかし、これらのエージェントのスキルが成長し続けるにつれ、それをサポートするインフラは追いつくのに苦労している。 LangGraphは...AI知識ベース4ヶ月前01.2K0
ニューラルネットワークからハグする顔まで - ニューラルネットワークとディープラーニングの簡単な歴史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...AI知識ベース1年前01.2K0
BoT:強化された思考:大規模言語モデルによる試行錯誤の問題解決摘要 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...AI知識ベース1年前01.2K0
ChatGPT キューコマンド 用語集曾几何时,与AI对话是一场冒险。而今,通过掌握关键术语和命令,您将轻松驾驭AI,让对话变得生动而富有成效。 1. 学习术语是掌握AI能力的第一步,就像学习一门新语言的基本词汇一样重要,特别是Cha...AI知識ベース8ヶ月前01.2K0
ChatGPT カスタムコマンド FAQ概述 自定义指令功能让您可以分享您希望ChatGPT在回应中考虑的任何信息。 您的指令将应用于新的对话中。 可用性 所有终端 网络、iOS 和 Android 您的数据的使用方式 您可以随时为...AI知識ベース4ヶ月前01.2K0
ソフトウェア工学におけるインテリゲンチア:研究、現状と展望原文:https://arxiv.org/abs/2409.09030 摘要 近年来,大语言模型(LLMs)取得了显著的成功,并在各种下游任务中得到了广泛应用,尤其是在软件工程(SE)领域的任务中。我...AI知識ベース9ヶ月前01.2K0
ベクトルデータベースの深さ比較:Weaviate、Milvus、Qdrant人工知能や機械学習の分野では、特にRAG(Retrieval Augmented Generation)システムやセマンティック検索などのアプリケーションを構築する際、膨大な量の非構造化データを効率的に処理・検索することが極めて重要になる。ベクターデータベースは、この課題に対処するための中核技術として登場した。ベクターデータベースは、高次元データを格納するためだけのものではない。AI知識ベース4ヶ月前01.2K0