本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/24 7:30:53
相關(guān)文章
多策略黑猩猩優(yōu)化算法研究及其工程應(yīng)用 黃倩 MATLAB代碼 針對(duì)基本黑猩猩優(yōu)化算法存在的依賴...
多策略黑猩猩優(yōu)化算法研究及其工程應(yīng)用 黃倩 MATLAB代碼 針對(duì)基本黑猩猩優(yōu)化算法存在的依賴初始種群、易陷入局部最優(yōu)和收斂精度低等問題,提出一種多 策略黑猩猩優(yōu)化算法(Chaotic Elite Opposition-Based Simple Method Improved COAEOSMICOA)…
建站知識(shí)
2026/2/20 15:09:49
吐血推薦8個(gè)AI論文網(wǎng)站,??粕p松搞定畢業(yè)論文!
吐血推薦8個(gè)AI論文網(wǎng)站,??粕p松搞定畢業(yè)論文!
專科生的救星:AI工具如何改變論文寫作方式
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的??粕_始借助AI工具來提升論文寫作效率。尤其是在當(dāng)前AIGC(人工智能生成內(nèi)容&am…
建站知識(shí)
2026/2/22 7:27:18
小白也能學(xué)會(huì)!本地部署大模型全攻略:從CUDA配置到ChatGLM-6B運(yùn)行
本文詳細(xì)介紹了在Ubuntu 18.04環(huán)境下部署大模型的全流程,包括GPU環(huán)境配置(CUDA和cuDNN安裝)、ChatGLM-6B模型的下載與部署。文章提供了實(shí)用的避坑建議、環(huán)境檢查命令、量化版本選擇指南以及詳細(xì)的部署步驟,幫助讀者快速搭建自己的…
建站知識(shí)
2026/2/13 5:24:25
小白也能學(xué)會(huì)!vLLM本地部署大模型完整教程
本文詳細(xì)介紹使用vLLM在本地部署大語言模型的完整流程,包括創(chuàng)建虛擬環(huán)境、通過ModelScope下載Qwen/Qwen3-0.6B模型、配置并運(yùn)行LLM服務(wù)器,以及通過OpenAI兼容API接口調(diào)用本地模型。文章提供詳細(xì)命令代碼和使用示例,幫助讀者實(shí)現(xiàn)本地大模型的部…
建站知識(shí)
2026/2/17 23:54:53
一文讀懂AI Agent:大模型時(shí)代的智能體技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景全解析,面了字節(jié)大模型崗
本文全面介紹了AI Agent的概念、發(fā)展及框架。AI Agent作為大模型的延伸,具備自主性、反應(yīng)性等特征,通過控制端(推理規(guī)劃)、感知端(多模態(tài)輸入)和行動(dòng)端(工具使用)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)處理。應(yīng)用場(chǎng)景包括單代理任務(wù)執(zhí)行、多代理協(xié)作及人機(jī)交互。文章討論了AI Age…
建站知識(shí)
2026/2/14 20:12:40
深入理解Agentic RAG:從檢索增強(qiáng)到智能體驅(qū)動(dòng)的技術(shù)演進(jìn)(建議收藏)
文章介紹了Agentic RAG技術(shù),即智能體檢索增強(qiáng)生成,這是傳統(tǒng)RAG的進(jìn)階版本。它將AI智能體嵌入RAG流程,具備自主決策、交互式擴(kuò)展和反饋回路等特性,通過反思、規(guī)劃、工具使用和多體協(xié)作等模式提升性能。文章還介紹了多種進(jìn)階架構(gòu)&am…
建站知識(shí)
2026/2/20 17:08:41
深入理解LLM三大核心技術(shù):Function Calling、MCP與A2A實(shí)戰(zhàn)指南
文章詳細(xì)解析了大型語言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技術(shù)。Function Calling通過監(jiān)督微調(diào)實(shí)現(xiàn),教會(huì)模型識(shí)別意圖和參數(shù)提取;MCP是標(biāo)準(zhǔn)化工具交互的協(xié)議框架;A2A則使AI智能體之間能夠協(xié)作。文章還提供了系統(tǒng)學(xué)習(xí)LLM的方法…
建站知識(shí)
2026/2/21 9:11:24
大模型構(gòu)建知識(shí)圖譜的挑戰(zhàn)與解決方案:判別式模型的優(yōu)勢(shì)
文章探討了大語言模型在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí)的根本性挑戰(zhàn),指出生成式模型因文本生成機(jī)制與結(jié)構(gòu)化知識(shí)需求不匹配而存在幻覺、碎片化等問題。作者提出判別式模型更適合結(jié)構(gòu)化提取,強(qiáng)調(diào)斷言知識(shí)圖譜作為可驗(yàn)證基礎(chǔ)的重要性,并介紹通過層級(jí)關(guān)系、規(guī)則…
建站知識(shí)
2026/2/18 20:36:01

