分类目录归档：人工智能
智能体（Agent） 是人工智能（AI）领域中的一个核心概念，通常指的是能够感知环境并根据感知到的信息采取行动以实现特定目标的系统。智能体通常具备一定的自主性，可以独立决策并执行任务。智能体在多种情境下表现出智能行为，适用于广泛的应用场景，如自动驾驶、机器人、推荐系统、智能助手等。
智能体通过传感器或其他方式获取环境的信息。这些信息通常包括外部环境的状态、用户的输入、其他智能体的行为等。例如，自动驾驶汽车通过传感器（如摄像头、雷达等）感知周围的交通环境。
决策（Decision-making）：
基于...
微调（Fine-tuning）是机器学习和深度学习中的一种技术，指的是在已有预训练模型的基础上，通过在特定的、相对较小的任务或数据集上进行再次训练，以使模型能够更好地适应特定任务的需求。微调是 迁移学习（Transfer Learning） 的一种应用，它通过利用大规模预训练模型所学习到的知识，再通过少量的特定任务数据进行调整，从而优化模型的性能。
在微调之前，通常使用大规模数据集对模型进行预训练。比如，GPT、BERT等大语言模型在海量的文本数据上进行训练，学习语言的基础知识、语法、语义等。预训练的目标通常是学习通用的语...
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将从一个领域或任务中学到的知识迁移到另一个领域或任务中。与传统的机器学习方法不同，迁移学习不仅依赖于当前任务的数据，而是能够借用和调整已经在其他任务或数据上训练得到的模型和知识，从而提高新任务的学习效果，尤其是在数据量有限的情况下。
迁移学习的核心思想是，很多任务和领域之间存在一定的共性和共享的特征。因此，模型在一个任务上学到的特征、模式或知识可以帮助加速和改进在另一个相关任务上的学习过程。
迁移学习的基本流程通常包括以下几个步骤：
AutoGPT是一个旨在赋能数字任务的平台，具有以下特点和功能：
长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory） 是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于解决标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失问题。LSTM通过引入多个门控机制，能够在较长的时间范围内保持信息，从而有效地捕捉长时间依赖关系。LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译、时间序列预测等领域得到了广泛应用。
LSTM的关键创新是其内部结构与标准RNN的不同，它引入了记忆单元（cell state），并使用门控机制控制信息的流动。LSTM的基本单元由四个主要组成部分：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate...
运维智能体，又称为AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），是利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析技术，来自动化、优化和增强IT运维管理的一种智能系统。运维智能体能够通过智能化的方式处理和分析大量的IT运营数据，自动识别系统中的潜在问题、优化资源配置、进行故障预测和自动修复，从而提高IT运维效率，降低人工干预，提高系统的可靠性和可用性。
运维智能体的核心目标是通过智能化的手段，将IT运维的复杂性降低、提升效率...
Agent AI（智能体人工智能）是人工智能领域中一个备受关注且有着重要应用价值的概念，以下是关于它的详细介绍：
向量嵌入（Vector Embedding），也常被称作词嵌入（Word Embedding）等（在不同应用场景下叫法略有不同，但本质相关），是自然语言处理（NLP）以及机器学习等领域中一个非常重要的概念，以下为你详细介绍：
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它在处理和记忆序列数据方面表现出色，尤其是对于那些时间跨度较长的重要信息。LSTM被设计用来解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。
LSTM引入了三个门控机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate），这些门控可以控制信息的流动，从而解决长序列依赖问题。
单元状态（Cell State）：
除了隐藏状态（hidden state）之外，LSTM还有一个单元状态（cel...