企业官网建设流程全解析

免费下ppt的网站有哪些,注册公司网站怎么做,单仁资讯做网站怎样,网站被k换域名 老域名能不能跳转在 AI 圈子里#xff0c;如果说 2023 年是“大模型#xff08;LLM#xff09;元年”#xff0c;那么 2024 年无疑是 “Agent#xff08;智能体#xff09;元年”。 很多人会有疑问#xff1a;我用的 ChatGPT 已经是人工智能了#xff0c;为什么又冒出来一个 Agent如果说 2023 年是“大模型LLM元年”那么 2024 年无疑是“Agent智能体元年”。很多人会有疑问我用的 ChatGPT 已经是人工智能了为什么又冒出来一个 Agent它俩到底有什么区别如果把 LLM 比作一个**“博学但瘫痪的智者”大脑那么 Agent 就是给这个智者装上了“手脚”、配上了“记事本”并训练了“做事逻辑”**。它不再满足于陪你聊天而是要真正替你把事办成。今天我们就来拆解一下 Agent 的“身体构造”。一、 什么是 AgentAgent 大脑 (LLM) 手脚 (Tools) 记忆 (Memory) 规划 (Planning)这是一个在 AI 工程界公认的公式。•普通 LLM你问“今天北京天气怎么样”它只能根据训练数据瞎编或者无奈地告诉你“我不知道实时信息”。•Agent你问同样的问题它会思考我需要查天气→动手调用天气接口→回答告诉你今天是晴天建议防晒。Agent 的核心在于自主性。它是一个能够感知环境、进行推理、并采取行动以实现目标的智能系统。二、 Agent 的四大核心组件要造出一个能干活的 Agent必须集齐以下四块拼图1. 大脑LLM大语言模型这是 Agent 的指挥中心。虽然 Agent 强调行动但核心的意图理解和逻辑推理依然依赖于 LLM。•它的职责听懂用户的“人话”将其翻译成机器能执行的指令在收到执行结果后再组织语言反馈给用户。•它的局限LLM 本质上是“概率预测机器”。它没有痛觉也没有真正的意识它只是在根据上文预测下一个字。因此单独的 LLM 无法感知实时世界也无法执行物理操作。2. 手脚Tools工具使用这是 Agent 区别于传统 Chatbot 的最显著特征。既然大脑被困在服务器里那就给它联网给它 API。•工具是什么它可以是一个搜索引擎Google/Bing、一个代码解释器Python、一个订票系统的接口甚至是一个操作 Excel 的插件。•如何工作• 当 LLM 意识到“我现在需要计算 12345 * 67890”时它不会自己硬算容易出错而是伸手去调用“计算器工具”。• 当 LLM 意识到“用户想买票”时它会伸手去调用“航旅 API”。•价值工具补齐了 LLM“时效性差”、“逻辑计算弱”、“无法通过网络交互”的三大短板。3. 记忆Memory上下文与存储如果一个助理跟你聊两句就忘了你叫什么你一定想解雇他。对于 Agent 来说记忆决定了它能否成为你的“专属”助理。Agent 的记忆分为三层境界•短期记忆Short-term Memory•原理基于上下文Context Window。•作用保证这一轮对话不因遗忘而“精神分裂”。比如你说“订去成都的票”下一句说“要明天的”它得记得“明天的”是指“明天的成都机票”。•长期记忆Long-term Memory•原理通常使用向量数据库Vector DB存储。•作用记住你的偏好。比如你半年前说过“我不吃香菜”或“我出差首选窗边座位”真正的 Agent 在半年后为你订餐或订票时会自动应用这些规则。•反思记忆Reflection•作用这是高阶能力。Agent 会从过去的错误中学习。比如上次它推荐的酒店太远被你骂了它会“记住”这个教训下次优先推荐市中心的酒店。4. 规划Plan任务拆解与调度这是 Agent 从“玩具”变成“工具”的分水岭。现实世界的问题往往是复杂的不是调用一次工具就能解决的。规划能力Planning就是让 Agent 像项目经理一样思考目标理解用户说“帮我策划一次为期三天的西安之旅”。任务拆解DecompositionAgent 必须把这个大目标拆解为子任务•任务 A查询往返机票。•任务 B筛选评分 4.5 以上的酒店。•任务 C规划每日景点路线。•任务 D计算总预算。依赖排序它得知道必须先确定机票时间任务 A才能去订酒店任务 B。动态调整如果查到机票太贵超预算了它需要懂得“回退”一步重新调整方案而不是傻傻地继续执行。三、 总结从“指路”到“驾驶”如果我们把完成任务比作“开车去机场”LLM大模型就像是一个高精度的“导航地图”。它博学多才知道世界上每一条路的名字知道哪里有限速也能瞬间规划出一条理论上的最优路。但是它没有手脚踩不了油门。如果你只盯着地图看车子一步也不会动。它止步于“告诉你怎么做”。Agent智能体则是一辆**“自动驾驶汽车”**。它内置了导航地图LLM所以它认路。它装配了雷达和摄像头Tools能感知红绿灯和行人并控制方向盘和刹车执行行动。它记得你上次说“赶时间别走拥堵路段”Memory。面对突发修路它能立刻重新计算路线决定绕行小路Planning。总结来说LLM 负责“知”而 Agent 负责“行”。未来的 AI 时代我们不再需要自己握着方向盘盯着地图只需要坐在后排说一句“带我去机场”剩下的交给 Agent 即可。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】