- 2024-11-16电波诡影 Python
Pythora的天空永远闪烁着诡异的蓝色光芒,似乎有某种未知的能量在星球表面流动。秦煜抬起头,呆望着这片异样的天空已经有一会儿了。透过奇形怪状的植被的缝隙和漂浮的尘雾,几颗星星在闪烁的蓝光背景下若隐若现。自从上次的项目结束后,秦煜总觉得心绪不宁,尤其是在夜晚。空气中弥漫着一
- 2024-11-11LangChain记忆组件深度解析:运行流程与源码剖析
在构建大型语言模型(LLM)应用时,记忆功能扮演着至关重要的角色。它使得AI能够保持上下文连贯性,提供更加智能和个性化的响应。本文将深入探讨LangChain框架中的记忆组件,详细分析其运行流程和源码实现,为开发者提供全面的技术洞察。1.LangChain-ChatMessageHistory组件解析1.1BaseCha
- 2024-11-09【鲜花】平原的记忆
2024.11.8山谷的记忆是遥远的回响,远方藏在山峦之后,若即若离;河水的记忆是光与影的漂流,色彩浮动,模糊成任何形状,随水流去。可是平原,平原如我的灵魂一般空旷,思绪与目光同样渺远不及。风、光都不知来自何处,地平线触手可及。水汽结成薄纱,透过薄烟,仿佛是未来的我站在同一片平原,凝望着同
- 2024-11-04大型语言模型在逻辑推理中的记忆化现象:是真推理还是死记硬背?
大家好!今天我们要聊一个有趣的话题:那些聪明绝顶的大型语言模型(LLM),它们在解决逻辑推理问题时,究竟是像福尔摩斯一样抽丝剥茧、层层推理,还是像考试前临时抱佛脚的学生一样,只会死记硬背?
- 2024-11-03【算法】记忆化搜索
[!TIP]一种剪枝算法,优化运算效率,减少冗余计算基本内容入门例子[P1028[NOIP2001普及组]数的计算]([P1028NOIP2001普及组]数的计算-洛谷|计算机科学教育新生态)题目要求:输入n,输出一共可以构造多少个数列,要求数列的第i不能超过第i-1个数的一半示例:输入6,只能输
- 2024-10-25AI应用落地关键技术:AI Agent
—*1*—*什么是AIAgent?*第一、用快思考与慢思考类比大模型的能力根据丹尼尔·卡尼曼的著作《思考,快与慢》,人类的思维可以分为两大系统:系统1和系统2。系统1负责直觉式的快速思考,这种思考往往是无意识的;而系统2则擅长进行有意识的逻辑推理和主动控制。在探讨大型模型的
- 2024-10-19基于长短期记忆模型LSTM的股票预测
公众号:尤而小屋编辑:Peter作者:Peter大家好,我是Peter~介绍一个基于深度学习实战项目:基于长短期记忆模型LSTM的股价预测,包含:如何通过yfinance下载金融股票数据成交量、收盘价可视化如何生成股价的5日、10日平均值股价日收益的计算基于LSTM建模预测收盘价等LSTM的介绍1、
- 2024-10-17学而思网校VIP:如何快速记忆初高中语文知识
学而思网校VIP-如何快速记忆初高中语文知识:链接:https://pan.baidu.com/s/1rne_R8KXur59qkVkvMxlQg?pwd=hcq3提取码:hcq3复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 最强大脑李威﹣高效记忆法(记忆宫殿)价值580RMB-CSDN博客记忆宫殿APP(安卓):记忆法、知识速记、单
- 2024-10-17o1快慢思考的风又吹到了Agent!
智能体(Agent)通过自然对话与用户互动有两个任务:交谈和规划/推理。对话回应必须基于所有可用信息,行动必须有助于实现目标。与用户交谈和进行多步推理和规划之间的二分法,类似卡尼曼引入的人类快速思考和慢速思考系统。为此,GoogleDeepMind提出了一个名为Talker-Reasoner的双系统
- 2024-10-08长短期记忆(LSTM)网络是如何解决RNN中的长期依赖问题的?
长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种特殊的递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),它通过设计一种巧妙的架构来解决传统RNN在处理长期依赖问题时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM的关键创新在于其内部的记忆单元和三个门控机制:输入门、遗忘门和输出门,
- 2024-10-08【算法】记忆化搜索
【ps】本篇有5 道 leetcode OJ。 目录一、算法简介二、相关例题1)斐波那契数.1-题目解析.2-代码编写2)不同路径.1-题目解析.2-代码编写3)最长递增子序列.1-题目解析.2-代码编写4)猜数字大小II.1-题目解析.2-代码编写5)矩阵中的最长递增路径.1-题
- 2024-10-05重新定义记忆:语言模型中的概念抹除
在这个快速发展的AI时代,人们越来越关注如何让机器学习模型具备更好的道德和安全性。尤其是在语言模型(LanguageModels,LMs)方面,如何有效地抹除有害或敏感的概念知识,已成为一个令人瞩目的研究课题。本文将围绕RohitGandikota等人提出的“语言记忆抹除”(ErasureofLanguageM
- 2024-09-30如何让每一次销售都成为顾客心中的温馨记忆
舒适,乃交往之至高艺术,亦渗透于买卖交易的每一环节。在这个体验为王的时代,消费者追求的早已超越了物质本身,转而寻觅那份独特的“心灵触动”。他们购买的,实则是一种情感的共鸣,一种被重视与信赖的“感觉”。当顾客感受到您的真挚与可靠,自然愿意信任你,乃至跨越交易的界限,与您缔结深厚
- 2024-09-30大模型驱动的自主智能体全面调研
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处基于LLMs构建的自主智能体,有望实现类似人类的决策能力。图1展示了LLMs驱动的自主智能体领域的增长趋势。从2021年1月到2023年8月,不同颜色代表不同类别的智能体。例如,游戏智能体旨在模拟游戏玩家,而工具智能体主要关注工具使用。然而,
- 2024-09-24为什么要写博客
为什么要写博客1.使自己变得更善于观察2.防止遗忘3.加强记忆4.提升表达能力5.思维的扩散6.回顾7.让自己看到自己的进步写博客的好处,好记性不如烂笔头,随着年龄的增长,记忆力也大不如从前。有些技术细节点如果没有做好笔记,时间久了,需要把技术拿起来用的时候可能需要花费
- 2024-09-24MemLong: 基于记忆增强检索的长文本LLM生成方法
本文将介绍MemLong,这是一种创新的长文本语言模型生成方法。MemLong通过整合外部检索器来增强模型处理长上下文的能力,从而显著提升了大型语言模型(LLM)在长文本处理任务中的表现。核心概念MemLong的设计理念主要包括以下几点:高效扩展LLM上下文窗口的轻量级方法。利用不可训练的外部记
- 2024-09-22探索Mem0:AI的智能记忆层
文章目录探索Mem0:AI的智能记忆层背景介绍Mem0是什么?如何安装Mem0?简单使用方法应用场景常见问题及解决方案总结![探索Mem0:AI的智能记忆层背景介绍在人工智能的世界里,记忆是个性化体验的关键。想象一下,如果你的AI助手能够记住你的喜好、习惯,甚至是你上次的对话
- 2024-09-21快速高效率学习一项新技术或者语法并且保持长期记忆的方法
技术概述:介绍xxx是什么,例如“Stream是Java8引入的用于处理集合的API”。应用场景:说明xxx可以用来做什么,例如“Stream可用于数据过滤、映射、排序和聚合”。优缺点分析:列出xxx的优点和缺点,例如“Stream的优点是简化代码、支持并行处理;缺点是可能对性能有影响,尤其在小数据
- 2024-09-18大模型 | 自进化Agent:兼具反思与记忆增强能力
大模型在动态环境中持续决策、长期记忆缺乏以及有限的上下文窗口等方面仍面临挑战:元学习、多任务学习等方法来增强LLMs的迁移能力和适应性;针对有限记忆存储的问题,MemGPT和MemoryBank采用了不同的策略管理记忆;但这些方法通常针对特定任务或场景,缺乏一个通用框架。提出了一个创新框架
- 2024-09-18软考系规案例分析:从高项转来的同学注意啦!
各位同学,大家中秋佳节过得如何呢?我消失的这3天也没有闲着,把系统规划与管理师的案例专题课做了收官,在节后第1天上架发布,比原计划算是提前了几天。今天距离2024年下半年软考还有52天。52天的时长,虽然距离最后冲刺还有一段时间,通常我是建议你过完十一长假之后再冲刺,因为冲刺就像加班一
- 2024-09-15人机交互(基础篇)
1.基本概念随着硬件的发展和分时系统的出现,开始了人机交互。交互式产品借计算机系统完成特定任务,软件是计算机系统得以正确运作的基础。定义:研究人、计算机以及他们之间相互作用的学科;使计算机技术更好地为人类服务;构建用户乐于使用且易于使用的软件;有关可用性的学习
- 2024-09-14记忆力训练:解锁大脑潜能的钥匙
记忆力训练:解锁大脑潜能的钥匙在快节奏的现代生活中,良好的记忆力成为了我们学习、工作乃至日常生活中不可或缺的能力。无论是背诵长篇课文、记忆复杂数据,还是快速回顾过往经历,强大的记忆力都能让我们事半功倍。然而,随着年龄的增长和生活压力的增加,许多人发现自己的记忆力似乎在逐
- 2024-09-14记忆力训练:解锁大脑潜能的钥匙
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- 2024-09-14MemLong: 基于记忆增强检索的长文本LLM生成方法
本文将介绍MemLong,这是一种创新的长文本语言模型生成方法。MemLong通过整合外部检索器来增强模型处理长上下文的能力,从而显著提升了大型语言模型(LLM)在长文本处理任务中的表现。核心概念MemLong的设计理念主要包括以下几点:高效扩展LLM上下文窗口的轻量级方法。利用不可训练的
- 2024-09-11MemoRAG:迈向下一代基于记忆的知识发现
在当今信息化快速发展的时代,如何有效地从庞大的数据中提取有用的信息,已经成为一个亟待解决的挑战。传统的检索增强生成(RAG)系统在处理复杂查询时往往面临诸多限制。为了解决这些问题,研究者们提出了MemoRAG,一个基于长期记忆的创新框架。本文将深入探讨MemoRAG的架构、功能及