分类目录归档：人工智能
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） 是人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言的交互。NLP的目标是让计算机理解、解释、生成和回应人类语言，从而实现自动化的语言任务。它广泛应用于语音识别、文本分析、机器翻译、聊天机器人、情感分析等多个领域。
计算机视觉（Computer Vision, CV） 是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够从数字图像或视频中提取、分析和理解信息，模拟人类视觉系统的功能。计算机视觉涉及多种技术，包括图像处理、模式识别、机器学习等，广泛应用于自动驾驶、医疗影像、视频监控、工业检测等领域。
人工智能（AI）基础 是理解和开发智能系统的核心学科，它涉及计算机科学、数学、统计学、神经科学等多个领域。人工智能的目标是让计算机模拟、延伸或增强人类的智能行为，包括学习、推理、感知、决策和语言理解等能力。以下是人工智能的一些基础概念和知识。
人工智能指的是让计算机或机器人执行通常需要人类智能的任务的技术。这些任务包括图像识别、语音识别、自然语言理解、机器翻译、决策制定等。人工智能通过算法、数据、计算力来模拟或模仿人类的认知功能。
在将人工智能（AI）赋能到某个领域或系统之前，进行充分的评估是非常重要的。这个评估不仅能够帮助组织了解AI技术的潜力和应用范围，还能预见可能面临的挑战，并制定相应的应对策略。以下是AI赋能前的评估的一些关键要素：
Swarm 是 OpenAI 开发的一个实验性教育框架，旨在支持多代理（multi-agent）协作，通过任务的上下文交换、责任转移和工具的高效使用来完成复杂任务。它关注于可扩展性和简单性，适合需要多回合交互的应用场景。
多代理设计：
每个代理（agent）都有独立的指令和功能，可以根据需要将任务交接给其他代理。例如，一个代理专注于英文对话，而另一个代理专注于西班牙语，可以根据需求进行任务分配。
工具集成能力：
代理可以调用工具或功能（例如执行外部操作），并将结果整合到任务流程中。
上下文管理：
开发者可以在交互过程中传递和更新上下文变量，从而支...
向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库，通常用于处理高维数据，广泛应用于机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统等领域。
在机器学习和人工智能的上下文中，向量是数据点的数学表示形式，每个数据点被映射到一个多维空间（通常称为“嵌入”）。这些向量表示诸如词语、图像或用户行为等内容，可以通过相似度度量（如余弦相似度、欧几里得距离或点积）进行比较。
模型开发
管线系统
模型体系
Token
集群体系
基于以太网/HPC的通讯调度
训练体系
正则化/Epoch优化等
对齐体系
价值观/安全
评估体系
多维度优化
垂直/领域模型
基于已有大模型
领域数据集
API工具和服务
多模态/扩散模型
股价预测智能体 是一种使用人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析和自然语言处理（NLP）等技术，自动化地分析股市数据、新闻、社交媒体、公司财报等信息，预测股票价格走势的智能系统。股价预测智能体的目标是帮助投资者、交易员或金融机构作出更为精准的投资决策，尽量减少风险和提高回报。
股价预测本质上是一个复杂的时间序列预测问题，由于股市波动性强，受到各种因素的影响，准确预测股价是一个极具挑战的任务。然而，通过运用先进的机器学习技术和大量的历史数据，股价预测智能体可以为投资者提供有价值的预测信息。
金融投顾智能体（也称为Robo-Advisor）是利用人工智能、机器学习、大数据分析等技术为投资者提供自动化的、个性化的财务和投资建议的智能系统。它通过分析投资者的财务状况、风险承受能力、投资目标等信息，自动为其制定投资策略并进行资产配置，从而降低传统投资顾问服务的成本，并提高投资决策的效率和准确性。
金融投顾智能体的出现使得普通投资者可以在没有高额费用的情况下，享受到专业投资建议，特别是对于没有足够资金进行传统投资顾问咨询的投资者而言，提供了更多的投资机会。
金融投顾智能体通常基于以下几个步骤来工作：
智能体框架 是为开发、实现和管理智能体（Agent）提供的一套标准化的结构、工具和协议。它帮助开发人员创建和部署能够在特定环境中自主感知、决策、学习和执行的智能体。智能体框架通常为智能体的设计和开发提供必要的支持，包括感知、行为、通信、协作等功能，简化了复杂系统的实现。
一个典型的智能体框架通常包括以下几个主要组成部分：