分类目录归档：观点
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...
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” 。
MC...
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，...
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...
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...
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...