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

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，

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

洛谷P1434。本题边界处理很有趣#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intf[101][101];intn[102][102];intr,c;intsear(intn0,intm0){if(n0==0||m0==0)return0;if(n0==r+1||m0==c+1)return0;if(f[n0][m0]!=-1)returnf[n0][m0];//intmax=

useMemo是React提供的一个Hook，它可以用来记忆复杂计算的结果，避免在每次渲染时都进行重复计算，从而优化组件的性能。以下是如何正确使用useMemo来优化React组件性能的一些步骤：确定计算是否昂贵：仅当计算是昂贵的（即消耗大量CPU时间）时，才考虑使用useMemo。对于简单

一、LSTM简介（代码获取：底部公众号）长短期记忆神经网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的变体。相比于传统的RNN，LSTM能够更好地处理长期依赖关系，适用于许多序列建模任务，包括回归预测。在LSTM中，每个时间步都有一个隐藏状态（hiddenst

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微信紧密编织，不仅外界交流的窗口，更是情感与记忆的宝库。一次意外的手机故障，让着一场数据灾难——微信中的大量珍贵记录不翼而飞。那些记录着家人关爱、朋友欢笑和工作重要信息的对话，仿佛一夜之间被时光吞噬，只留下空洞的记忆轮廓，充满遗憾。下面我告诉大家这么快速恢复微信聊天记

比尔·盖茨近期发表了一篇博客，其中谈到Agents将会是LLM的未来方向。LLM是一个Decoder，是Agent的大脑。LLM和Agent的区别，正如GPT-4和ChatGPT的区别。1Intro如图所示：Agents具有运用“Tools”的能力，可以调用外部api或沙盘来执行代码；Agents具有多种“Memory”的能力，短期记忆

API简介Link.AI已为开发者提供了调用智能体能力的对话API，可在第三方系统和服务中使用Link.AI应用智能体和工作流智能体的能力。在使用普通对话API时，开发者需要在每次请求时传入会话的对象和上下文，以实现智能体的“记忆”功能，从而实现多轮对话。相比普通对话API，Link.AI记忆

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AIAgent是时下热门的一个方向，在OpenAI应用研究主管LilianWeng写的万字长文中[1]，她提出Agent=LLM+记忆+规划技能+工具使用。 图1OverviewofaLLM-poweredautonomousagentsystem组件二：记忆我们可以将上下文学习（context）看成是利用模型的短期记忆（也就是

编者按：Transformer模型以其强大的能力横扫了自然语言处理和计算机视觉领域，然而，我们对其工作原理的理解，尤其是其记忆能力，仍处于探索阶段。本文将深入浅出地探讨多头注意力机制的记忆能力，揭示其如何记忆训练数据，并分析影响其记忆容量的关键因素。Transformer模型，就像一个在