嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~最近这2篇综述有点撞车了，不是纯正的Agent综述，可以了解一下最新的应用测的Agent发展情况！现实中的Agent系统会面临很多的挑战，常见的有以下几点，一个Agent应用框架主要由三个主要的部分，感知、记忆和行动，感知可以处理多种模态的输入，包括文本...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！Inside，trialInformation，这种信息指的是在单个任务或交互过程中收集的数据，也就是说，它仅与当前正在进行的任务有关，例如，在一个对话任务中，Agent可能需要记住当前对话的上下文信息，以便生成连贯和相关的回应，这些信息包括了当前对话中...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！CAMELAI在Mistralcookbook上新增了一个教程，主要内容为，如何利用CAMEL的RAG与Firecrawl相结合，以实现高效的网络爬虫、multi，agent角色扮演任务和知识图谱构建，示例是介绍一个使用Mistral模型对2024年巴黎...

  今天给大家分享JinaAI提出的一个新的技巧，正常在处理大规模数据建索引的时候，一般我们需要先对文档进行分块，建立向量索引，而这个分块大小，设置的都是比较短的，比如512，一方面是早期bert的处理长度的限制，另一个方面是如果文本太长，包含的信息就越多，那么可能比较难用一个向量来表征出来，对于前者，...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天跟大家聊一些关于Agent发展的事情，如果说去年是RAG的元年，大家都在naiveRAG中添加各种技巧，使其变成AdavancedRAG，今年应该就是Agent的元年，年初RAG的迭代变成了AgenticRAG的发展方向，上半年Agent、Agent...

  今天我们来聊聊一个超酷的东西——使用AutoGPT创建的智能Agent，想象一下，你有一个庞大的在线商城数据库，里面存储了海量的用户和交易数据，你想知道有多少活跃用户，一个AutoGPTAgent就能帮你秒查出来，而且，它还能写出正确的SQL查询，不会出错的那种，首先，我们需要给AutoGPT准备一...

  把AlphaGo的核心算法用在大模型上，，高考，成绩直接提升了20多分，在MATH数据集上，甚至让7B模型得分超过了GPT，4，一项来自阿里的新研究引发关注，研究人员用蒙特卡洛树搜索，MCTS，给大语言模型来了把性能增强，无需人工标注解题步骤，也能生成高质量数据，有效提升大模型的数学成绩，论文发布，...

  在ChatGPT引爆AI圈之后，很多人预言2024年将会是多模态的元年，的确，我们在23年的最后一季度见证了GPT，4V的发布，前不久Google家的Gemini和Anthropic的Claude3也同样支持多模态，MultimodaltoText，，并且Gemini1.5中能够从两小时的视频中准确...

  法院正在探讨并决定生成式人工智能是否侵犯版权，本文中，让我们来谈谈这到底意味着什么，美国的版权法是一件复杂的事情，我们这些不是律师的人很难弄清楚它的真正含义，以及它能保护什么和不能保护什么，这是可以理解的，数据科学家不会花很多时间考虑版权问题，除非我们为开源项目选择许可证，即便如此，有时我们只是跳过...

  近日Anthropic公司发布了震撼消息，全新Claude3家族登场！据称，最强版本Claude3Opus在推理、数学、编码、多语言理解和视觉等领域已经超越了包括GPT，4在内的所有大模型，展现出接近人类的理解能力，Claude3是AI独角兽Anthropic开发的大型语言模型，LLM，，从技术上讲...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于VMD，CEEMDAN二次分解的TCN，Transforme预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1二次分解与数据集制作1.1导入数据1.2VMD分解第一步，根据不同K值条件下，观察中...

  SwinTransformer是一种通用视觉任务的Backbone而存在的模型，以替代CNN，1，层次化设计，SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念，类似于CNNs中常见的金字塔结构，这使得它在处理高分辨率图像时更加高效，能够逐步聚合信息，并以多尺度特征应对不同的视觉任务，2，滑动...

  第一类基础线性层替换KAN层替换线性层Linear，更新关于LSTM、TCN、Transformer模型中用KAN层替换线性层的故障分类模型，KAN的准确率要优于MLP，我们可以进一步尝试在常规模型的最后一层线性层都替换为KAN层来进行对比；KAN卷积比常规卷积准确率有略微的提升！第二类并行融合模型...

  SwinTransformer是一种通用视觉任务的Backbone而存在的模型，以替代CNN，1，层次化设计，SwinTransformer引入了层次化特征表示的概念，类似于CNNs中常见的金字塔结构，这使得它在处理高分辨率图像时更加高效，能够逐步聚合信息，并以多尺度特征应对不同的视觉任务，2，滑动...

  1模型创新点介绍1.1时间编码输入信息编码参考Informer论文，我们把源码和数据集制作进行了优化，方便任何带有时间特征列的数据集进行输入信息的编码，Informer在原始向量上不止增加了Transformer架构必备的PositionEmbedding，位置编码，还增加了与时间相关的各种编码，在...