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...

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解锁自注意力机制：AI如何读懂“上下文”

走进自注意力机制的奇妙世界

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 ...

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智能体：开启人工智能新纪元

智能体是什么？

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...

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MCP：AI领域的“万能连接器”，你了解多少？

一、引言：解锁 MCP 的神秘面纱

在生活里，USB-C 接口带来的便利大家都不陌生。不管是连接手机、平板还是电脑，一根小小的 USB-C 线就能搞定数据传输和充电，轻松实现设备间的交互，极大地提升了效率。在人工智能（AI）领域，也有这么一个 “神奇工具”，它就像 USB-C 接口一样，让不同的 AI 组件和系统顺畅连接、协同工作，它就是 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）。今天，就让我们一起深入探索 MCP，揭开它的神秘面纱，看看它究竟如何在 AI 世界里 “大显身手” 。

二、MCP 究竟是什么

MC...

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探索多智能体框架：解锁AI协作的无限潜力

多智能体框架：开启智能协作新时代

在人工智能飞速发展的今天，多智能体框架正逐渐成为推动各个领域创新变革的核心力量。从自动驾驶汽车在城市道路上的协同穿梭，到智能电网中分布式能源的高效调配；从无人机集群在复杂环境下的默契配合，到游戏中 NPC（非玩家角色）的策略协作，多智能体框架无处不在，它赋予了多个智能体相互协作、共同决策的能力，让复杂系统变得更加智能、高效和灵活 。

想象一下，在未来的智能城市中，交通系统由无数个智能体组成，每辆汽车、每个交通信号灯都可以看作是一个智能体。这些智能体之间实时通信、协同决策，根据路况、时间等因素，自动规划最优路线，...

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解锁向量数据库：开启AI数据管理新时代

向量数据库：AI 时代的新宠

在人工智能蓬勃发展的今天，向量数据库正逐渐崭露头角，成为支撑众多 AI 应用的关键技术。从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能检索，向量数据库无处不在，为这些应用提供了强大的数据存储和检索能力。它的出现，不仅解决了传统数据库在处理高维数据时的困境，还为 AI 技术的进一步发展和应用开辟了新的道路，被广泛认为是 AI 时代的 “新宠” 。

简单来说，向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。在机器学习和深度学习中，数据常常被转化为向量形式进行处理，向量数据库能够高效地存储、管理和检索这些向量数据，支持相似性...

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解锁向量数据库：AI时代的数据新引擎

向量数据库：崭露头角的数据新星

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据如同汹涌的潮水般不断涌现，其规模之大、增长速度之快，令人咋舌。与此同时，人工智能技术以惊人的速度迅猛发展，对数据处理的要求也达到了前所未有的高度。在这样的背景下，向量数据库宛如一颗璀璨的新星，在数据处理的浩瀚星空中崭露头角，成为人工智能时代数据管理的中流砥柱。

传统数据库在处理结构化数据时可谓得心应手，能够高效地进行存储、查询和管理。然而，随着互联网的普及以及各类智能设备的广泛应用，非结构化数据如图片、视频、音频、文本等呈爆发式增长态势，传统数据库在面对这些非结构化数据时，却显得力不...

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探秘文本召回模型：信息检索的幕后英雄

文本召回模型是什么

在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本数据。无论是在搜索引擎中查找资料，还是在电商平台上寻找心仪的商品，又或是在智能客服系统中获取帮助，我们都希望能够快速、准确地找到与自己需求相关的信息。而文本召回模型，正是在这样的背景下应运而生，成为了信息检索和自然语言处理领域的核心组件。

文本召回模型的核心任务，是在大规模文本库中，根据用户输入的查询（Query），快速找出 Top-K 最相关的文本。这里的大规模文本库，可能包含千万级甚至亿级别的文档，而用户的查询则多种多样，可能是一个简单的关键词，也可能是一个复杂的问题。文本召回模型...

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文本召回模型是信息检索和自然语言处理中的核心组件，主要用于从海量文本中快速筛选出与查询相关的候选集，为后续的排序阶段提供高质量输入。以下是关于文本召回模型的详细解析：

1. 核心概念

• 核心任务：在大规模文本库（如千万级文档）中，根据用户输入的查询（Query），快速找出Top-K最相关的文本。
• 特点：强调高效率和高召回率，而非精准排序（这是排序模型的任务）。
• 应用场景：
• 搜索引擎（如网页、商品搜索）
• 推荐系统（召回相关物品或内容）
• 问答系统（召回候选答案）
• 对话系统（召回合适的回复）

2. 常见方法

2.1 传统方法

• TF-IDF：基于词频统计，计算查询与文档的相似性。
• BM2...

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《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》由汪鹏、谷清水、卞龙鹏所著，全面介绍了RAG（检索增强生成）技术在大模型应用中的原理、实践与优化。随着大模型发展，RAG成为提升性能的关键技术，本书旨在帮助读者掌握RAG技术，构建可靠的RAG系统。

1. RAG基础

   • RAG概述：RAG是结合大模型与知识检索技术的生成模型，通过检索外部知识提升回答准确性，解决大模型知识更新难、可解释性差等问题，在问答等场景广泛应用。
   • 语言模型基础：介绍Transformer、自动编码器、自回归模型等语言模型原理，如Transformer的词嵌入、编码器、解码器结构，为理解RAG技术提供理论支持。
   • 文本召回模...

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