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在当今的人工智能领域，生成式 AI 模型如璀璨明星般耀眼，其中 GPT 系列更是备受瞩目。它凭借强大的语言理解与内容创作能力，在众多领域掀起了创新的浪潮。从文案撰写到代码生成，从智能客服到创意写作，GPT 仿佛无所不能，为人们的工作和生活带来了前所未有的便利。
然而，再耀眼的明星也有其阴影。生成式 AI 模型，包括 GPT，存在一个不容忽视的 “阿喀琉斯之踵”——“幻觉” 现象。这些模型依赖于预训练数据构建的静态知识库，一旦面对实时更新的信息或者垂直领域的专业问题，便容易陷入困境。例如，当询问 “2023 年诺贝尔经济学奖得...
在当今数字化时代，机器学习已成为推动各行业发展的核心技术之一。从金融领域的风险预测到医疗行业的疾病诊断，从电商平台的个性化推荐到自动驾驶汽车的智能决策，机器学习的应用无处不在。然而，传统的机器学习流程在实际应用中却面临着诸多挑战。
数据处理的复杂性：在数据收集阶段，数据来源广泛且形式多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如图像、文本、音频等）。收集这些数据需要耗费大量的时间和精力，并且要确保数据的完整性和准确性。以医疗领域为例，收集患者的病历信息时，可能需要...
在机器学习的庞大体系中，数据、算法与超参数构成了模型构建的三大核心要素 ，它们彼此关联、相互影响，共同推动着模型从理论走向实际应用。
数据：机器学习的基石：数据是机器学习的原材料，其质量、规模和多样性直接决定了模型的学习上限。大量且高质量的数据能够为模型提供丰富的信息，帮助模型更好地捕捉数据中的潜在模式和规律。以图像识别领域为例，ImageNet 数据集包含了超过 1400 万张标注图像，涵盖了 2 万多个不同的类别，为众多图像识别模型的训练提供了坚实的数据基础，使得模型能够在图像分类、目标检测等任务...
在信息爆炸的时代，数据如潮水般涌来。我们每天都会接触到海量的信息，这些信息分散在各个角落，如同散落在沙滩上的贝壳，等待着我们去收集和整理。知识图谱，正是这样一个强大的工具，它能够将这些碎片化的知识整合起来，构建出一个庞大而有序的知识网络，就像把贝壳串成美丽的项链。
知识图谱本质上是一种语义网络，以图的形式来表示实体以及实体之间的关系。其中，节点代表实体，边代表实体之间的关系 。比如说，在一个关于历史人物的知识图谱中，“李白” 是一个节点，“杜甫” 也是一个节点，他们之间可能存在 “好友” 这样的边。通过这样的图结构，...
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已不再是一个遥远的概念，而是深入到我们生活和工作的方方面面。从智能手机中的语音助手，到工业生产线上的自动化机器人，AI 正以惊人的速度改变着我们的世界。而在这股 AI 浪潮中，AI Agent 作为一项关键技术，正逐渐崭露头角，成为推动智能化发展的新引擎。
AI Agent，即人工智能智能体，是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能实体。它可以是软件程序，也可以是硬件设备，甚至是软件与硬件的结合体。与传统的 AI 系统不同，AI Agent 具有...
在当今数字化时代，深度学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习技术正在以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而在深度学习的庞大体系中，神经网络架构无疑是其最为核心的组成部分，堪称深度学习的基石。
神经网络架构，简单来说，就是神经网络的结构和组织方式。它决定了神经网络如何接收输入数据、如何对数据进行处理和转换，以及最终如何输出结果。不同的神经网络架构适用于不同类型的任务和数据，它们各自具备独特的优势和特点。就如同建筑设计师根据不同的建筑需求设计出各式各样的...
在当今数字化时代，大语言模型（LLM）如璀璨星辰照亮了人工智能的天空，而在其耀眼光芒背后，后训练技术恰似那关键的引擎，推动着模型性能的飞跃，成为大模型发展中不可或缺的进阶密码。
大语言模型的发展历程，是一部不断突破与创新的传奇。从最初简单的语言模型到如今拥有强大语言理解与生成能力的大模型，每一步都凝聚着无数科研人员的智慧与汗水。早期的模型在面对复杂的语言任务时，往往显得力不从心，就像一个初出茅庐的新手，虽有潜力但缺乏经验。随着技术的不断进步，大规模预训练模型应运而生，它们通过在海量文本数据中学习，掌握了丰富的语言知识，如同...
这篇论文《STOCK PRICE PREDICTION USING A HYBRID LSTM - GNN MODEL: INTEGRATING TIME - SERIES AND GRAPH - BASED ANALYSIS》发表于arXiv，作者提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）的混合模型，以提高股票市场预测的准确性。 1. 研究背景：股票市场复杂多变，受多种因素影响，准确预测股价对投资者等至关重要。传统统计方法难以捕捉金融数据中的复杂模式和关系，而深度学习模型，如LSTM在处理时间序列数据方面有优势，但仅依赖时间序列数据无法充分利用所有信息，GNN可用于...
在日常交流中，当我们听到 “苹果从树上掉下来，它砸到了牛顿” 这句话时，无需过多思考，就能明白句中的 “它” 指代的是苹果，这种对上下文信息的快速理解和关联能力，对人类来说轻而易举 。但对于计算机而言，实现类似的理解能力却充满挑战。自注意力机制的出现，就如同为人工智能赋予了一种强大的 “理解神器”，让计算机能够更好地捕捉序列数据中的上下文依赖关系，从而实现更智能的语言处理、图像分析等任务。
自注意力机制是 Transformer 模型的核心组件，最初在 2017 年发表的论文《Attention Is All You ...
在当今科技飞速发展的时代，智能体（Agent）作为人工智能领域的一个重要概念，正逐渐走进我们的生活，改变着我们的工作和生活方式。简单来说，智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体 。它就像是一个拥有智慧的数字生命体，能够在各种复杂的环境中完成任务，为我们提供帮助。
智能体具有自主性，这意味着它能够在无人干预的情况下自主运行，根据自身设定的目标和规则做出决策。以清华大学等团队研发的 GitAgent 为例，它可以从在线代码分享和协作平台 GitHub 中寻找适合它的工具，无需人类的直接指令就能完成任务，充分展现了自...