AI知識ベース

在自然语言处理(NLP)中,意图指用户表达某种目的,想做或想要的事情。通过分析用户发出的信息,识别其背后的意图,从而回复相关的内容。例如，“订餐”、“查看天气”、“我想去巴黎”等都是有效的意图。 为了...

1. 引言 在人工智能领域，Multi Agent 系统正逐渐成为解决复杂问题、实现高效协作的关键技术。CrewAI 作为一款强大的多 Agent 协作工具，为开发者提供了便捷的方式来构建智能协作系统...

元記事：https://arxiv.org/pdf/2412.15479 解釈：この記事自体はあまり革新的ではなく、応用も利かない。しかし、ずっとずっと昔に読んだ非常に有益な3つの記事を思い起こさせ、前の3つの記事と合わせてこの記事を読むことで、うまくいけば...。

原文：https://arxiv.org/pdf/2309.04269 速读：《从稀疏到密集：使用链式密度提示的GPT-4摘要生成》 收录到：总结知识常用prompts 摘要 在自动文本摘要中，确...

发现一篇好玩的论文《Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs》，主题是分析o1 类推理模型 思考路径频...

速读 智能体记忆的挑战与Zep的创新 智能体（AI Agents）在复杂任务中面临记忆瓶颈。传统基于大型语言模型（LLM）的智能体受限于上下文窗口，难以有效整合长期对话历史和动态数据，限制了表现并易产...

《Titans: Learning to Memorize at Test Time》原文：https://arxiv.org/pdf/2501.00663v1 Titans 架构 非官方实现：htt...

OpenAI 的 Deep Research 工具横空出世后，各大厂商都推出了自研的 Deep Research 工具。所谓Deep Research，是和普通搜索比较的，简单的RAG检索生成一般只有...

摘要 尽管大型语言模型（LLMs）表现出色，但它们容易产生幻觉并生成事实不准确的信息。这一挑战促使人们努力进行属性文本生成，促使LLMs生成包含支持证据的内容。在本文中，我们提出了一种名为Think...

如果你的 RAG 应用未能达到预期效果，或许是时候重新审视你的分块策略了。更好的分块意味着更精准的检索，最终带来更高质量的回复。 然而，分块技术并非“一招鲜吃遍天”，没有哪一种方法是绝对最优的。你需要...

在人工智能浪潮的中心，AI Agent (智能体) 正以惊人的速度进化，如同科幻电影中走出的智能助手，悄然渗透进企业的每一个角落。它们不再是遥不可及的未来概念，而是企业提升效率、优化流程、决胜市场的秘...

当前生成式 AI 领域发展迅速，新的框架和技术层出不穷。因此，读者需要注意，本文所介绍的内容可能具有时效性。本文将深入探讨用于构建 LLM 应用程序的两个主流框架：LangChain 和 LangGr...

这才 2 月份，深度搜索（Deep Search）就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头，纷纷亮出自己的“Deep Research”产品，努力抢占这波技术浪潮...

导读 本文档旨在通过一系列提示词示例（部分），帮助读者快速理解并掌握提示词工程的核心概念与应用。这些示例均源自于一篇关于提示工程技术系统综述的学术论文（《The Prompt Report: A Sy...

研究人员研究了一种“越狱攻击”技术——这种方法可以被用来绕过大语言模型 (LLM) 开发者设置的安全护栏。这项技术被称为“多样本越狱攻击”，在 Anthropic 自身模型以及其他 AI 公司生产的模...

Python 生态向来不缺包管理和环境管理工具，从经典的 pip、virtualenv 到 pip-tools、conda，再到现代化的 Poetry、PDM 等等。每种工具都有其擅长的领域，但也常常...

随着大型语言模型 (LLM) 能力的飞速发展，传统的基准测试，如 MMLU，在区分顶尖模型方面逐渐显现出局限性。仅仅依靠知识问答或标准化测试，已难以全面衡量模型在真实世界交互中至关重要的细微能力，例如...

在 AI 辅助编程的时代，我们希望 AI 生成的代码不仅仅是静态文本，而是可以 解析、编辑、预览甚至执行 的。这种需求催生了一种新的交互模式—— Artifact 。本篇文章将从 理论概念 到 实际实...

最近在给智能客服项目选择 RAG 知识库的数据处理工具，就重新看了一遍目前主流的文档处理项目，包括 olmOCR、Marker、MinerU、Docling、Markitdown、Llamaparse...